matplotlib绘制正余弦曲线图的实现

2023-07-05 06:54:03 91

序言：

在python里面，数据可视化是python的一个亮点。在python里面，数据可视可以达到什么样的效果，这当然与我们使用的库有关。python常常需要导入库，并不断调用方法，就很像一条流数据可视化的库，有很多，很多都可以后续开发，然后我们调用。了解过pyecharts美观的可视化界面，将pyecharts和matplotlib相对比一下。

pyecharts和matplotlib的区别在哪里呢？Matplotlib是Python数据可视化库的泰斗，尽管已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库，它的设计与MATLAB非常相似，提供了一整套和MATLAB相似的命令API，适合交互式制图，还可以将它作为绘图控件，嵌入其它应用程序中。
Pyecharts是一款将Python与Echarts相结合的数据可视化工具，可以高度灵活的配置，轻松搭配出精美的视图。其中Echarts是百度开源的一个数据可视化库，而Pyecharts将Echarts与Python进行有机对接，方便在Python中直接生成各种美观的图形。

数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图

我们先来看最终实现效果

上面这个图是最终保存的图片查看效果
我们一步一步来实现

1：首先我们需要导入基本的库

matplotlibnumpy
matplotlib是我们本章需要的库
numpy是我们数据分析处理的常见库，在机器学习时也会经常用到。

一步一步来了
下面展示一些内联代码片。

第一步

#1：用到的方法及参数
#linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,
#retstep=False,dtype=None)
#相关参数的说明
#指定在start到stop均分数值
#start:不可省略
#stop:有时包含有时不包含，根据endpoint来选择，默认包含
#num:指定均分的数量，默认为50
#endpoint:布尔值，可选，默认为True。包含stop就True,不包含就#False
#retstep:布尔值，可选，默认为False。如果为True,返回值和步长
#dtype:输出数据类型，可选。如果不指定，则根据前面参数的数据类型
#2：np.plot(x,y.color.lw,label，ls，mk，mec，mfc)
#其中X由所有输入点坐标的x值组成，Y是由与X中包含的x对应的y所组
#成的向量
#color指定线条的颜色
#lw指定线条的宽度
#lw指定线条的样式，默认为实现
#mk可以指定数据标识符
#ms可以指定标识符的大小
#mec可以指定标识符的边界色彩
#mfc标识符内部填充颜色

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
#用于正常显示中文标签
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#用于正常显示符号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=256)
sin,cos=np.sin(x),np.cos(x)
#绘制，并设置相关的参数,这里标签还不会显示出来，因为还没有
#添加图例，具体往下面看
plt.plot(x,sin,color='blue',lw=2.5,label='正弦sin',mec='red')
plt.plot(x,cos,color='red',lw=2.5,label='余弦cos()')
plt.show()#显示

第二步

#用到的方法及参数
#plt.xlim(xmin,xmax)
#xmin：x轴上的最小值
#xmax：x轴上的最大值
#plt.ylim()与上一样的道理
#具体如何使用，可以看下面的实例代码

plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5)#将x轴拉伸1.5倍
plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5)#将y轴拉伸1.5倍
plt.show()

第三步

#用到的方法与参数
#plt.xticks([],[])
#plt.yticks([],[])
#plt.title('',color,color,..)#设置标题，里面的相关参数可以#指定
#plt.text(备注内容x轴的坐标,备注内容y轴的坐标,'备注内容',fontsize,color,..)#给右下角添加备注

#想说的说这里面有连个参数，分别以列表的形式展示。
现在只需要介绍是用来设置坐标刻度的。其中第二个参数列表
是用来转义的。具体实例如下。

下面展示一些内联代码片。

在x轴的刻度上，我们需要我们需要按照规则的正余弦刻度来，而不是简单的实数，我们需要圆周率。因此在plt.xticks([],[])的第二个列表参数上需要转义。

#这里的r'$代表开始，$代表结尾，\代表转义，\pi代表圆周率的意思，r代表原始字符串。因此可以一一对应下来的。

plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],
[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$'])
plt.yticks([-1,0,1])
plt.title("绘图正余弦函数曲线图",fontsize=16,color='green')
#给图片右下角添加备注标签
plt.text(+2.2,-1.4,"by:jgdabc",fontsize=16,color='purple')
plt.show()

第四步：

用到的方法及参数：
plt.gca()#这个方法有点东西。
我要简单的去理解，Python库太繁杂了。有点头大。
plt.gca(),可以获得axes对象
什么又是axes对象？
在matplotlib中，整个图表为一个figure对象。每个figure
对象中可以包含一个或多个axes，而axes为坐标轴。每个axes
对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。我们可以理解为通
过这个方法我们可以获得axes对象，而通过这个对象可以帮助我们
方便的操作坐标轴，ok。具体操作看实例吧！

#我相信能看懂英文的不看注释也可以看懂
ax=plt.gca()#获取Axes对象
ax.spines['right'].set_color('none')#隐藏右边界
ax.spines['top'].set_color('none')#隐藏上边界
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#x轴坐标刻度设置在坐标下面
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#将x坐标轴平移经过(0,0)的位置
ax.yaxis.set_ticks_position('left')#将y轴坐标刻度设置在坐标轴左侧
ax.spines['left'].set_position(('data',0))#将y轴坐标轴平移到(0,0)位置
plt.show()

兄弟们是不是有点像了，还不够。

第五步：

用到的方法及参数：

plt.legend（）

添加图例

这样才会把我上述label的内容显示出来。

plt.legend(loc='upperleft',fontsize=12)
plt.show()

第六步
注意第六步我们要描点，并画线

用到的方法及参数
plt.plot()#这个前面已经有说明，不再赘述，这里我们
要加一个参数linewidth指定，将其变为虚线
plt.scatter()#用来绘制两个点的位置
plt.annotate#用来添加注释文字，具体解释我们在实例代码中说明

```javascript
t1=2*np.pi/3#取一个x轴坐标点
t2=-np.pi#取第二个坐标点
#根据画线，第一个列表是x轴坐标值，第二个列表是y轴坐标值
plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color='b',linewidth=1.5,linestyle='--')
#画线
plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color='r',linewidth=1.5,linestyle="--")
#标注两个点的位置(绘制散点图的方法)
plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),],50,color='b')#50为指定的大小
#为图表添加注释
plt.scatter([t2,],[np.cos(2),],50,color='r')
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3}=\frac{\sqrt{3}}{2}$)',
xy=(t1,np.sin(t1)),#点的位置
xycoords='data',#注释文字的偏移量
xytext=(+10,+30),#文字离点的横纵距离
textcoords='offsetpoints',
fontsize=14,#注释的大小
arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')#箭头指向的弯曲度


)
plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$',
xy=(t2,np.cos(t2)),
xycoords='data',#注释文字的偏移量
xytext=(0,-40),#文字离点的横纵距离
textcoords='offsetpoints',
fontsize=14,#注释的大小
arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')

)#点的位置

plt.show()

第七步：我想设置一下x轴和y轴的字体，一提到轴，就用ax.
我们直接上代码去解释

#遍历获取x轴和y轴的刻度，并设置字体
forlabelinax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
label.set_fontsize(18)
label.set_bbox(dict(facecolor='r',edgecolor='g',alpha=0.5))#alpha代表透明度
#绘制填充区域
plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8)
plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5
注意这里保存一定要先保存，后show。
最终效果





给大家完整代码
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=256)
sin,cos=np.sin(x),np.cos(x)
plt.plot(x,sin,color='blue',lw=2.5,label='正弦sin',mec='red')
plt.plot(x,cos,color='red',lw=2.5,label='余弦cos()')
plt.xlim(x.min()*1.5,x.max()*1.5)
plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5)
plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$'])
plt.yticks([-1,0,1])
plt.title("绘图正余弦函数曲线图",fontsize=16,color='green')
plt.text(+2.2,-1.4,"by:jgdabc",fontsize=16,color='purple')
ax=plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.legend(loc='upperleft',fontsize=12)
t1=2*np.pi/3
t2=-np.pi

plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color='b',linewidth=1.5,linestyle='--')

plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color='r',linewidth=1.5,linestyle="--")

plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),],50,color='b')

plt.scatter([t2,],[np.cos(2),],50,color='r')
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3}=\frac{\sqrt{3}}{2}$)',
xy=(t1,np.sin(t1)),
xycoords='data',
xytext=(+10,+30),
textcoords='offsetpoints',
fontsize=14,
arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')#箭头指向的弯曲度


)
plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$',
xy=(t2,np.cos(t2)),
xycoords='data',
xytext=(0,-40),
textcoords='offsetpoints',
fontsize=14,
arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')

)
forlabelinax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
label.set_fontsize(18)
label.set_bbox(dict(facecolor='r',edgecolor='g',alpha=0.5))

plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8)
plt.fill_between(x,cos,where=(-2.5
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matplotlib绘制正余弦曲线图的实现

序言：

数据可视化之matplotlib绘制正余弦曲线图

1：首先我们需要导入基本的库

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