Python-matplotlib绘制带箭头x-y坐标轴图形

在Python的数据可视化库中，采用matplotlib绘制相关图形时，若不加任何设定，一般的x-y坐标轴是不带箭头且是一个封闭的矩形。我们以Sigmoid函数的绘制，给大家展示一下。

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matplotlib的辅助工具，包含一系列对坐标轴设置的框架。其中的axisartist包就用来设置坐标轴的类型。

1.创建画布并引入axisartist工具。

2.绘制带箭头的x-y坐标轴

我们先把原始的如上图的所有坐标轴隐藏，即长方形的四个边。

然后用ax.new_floating_axis在绘图区添加坐标轴x、y，这里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一个0代表平行直线，第二个0代表该直线经过0点。同样，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，则代表竖直曲线且经过0点。

再次，x.axis["x"].set_axisline_style("-", size = 1.0)表示给x轴加上箭头，"-"表示是空箭头，size = 1.0表示箭头大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|", size = 1.0)中"-|"则是实心箭头。

最后，设置x、y轴上刻度显示方向，对于x轴是刻度标签在上面还是下面，y轴则是刻度标签在左边还是右边。

3.在带箭头的x-y坐标轴背景下，绘制函数图像

tist坐标轴工具——将原始坐标轴均隐藏掉——添加新的基于原点的x与y轴——为新坐标轴加入箭头，并设置刻度显示方式——加入图形。

python函数图的绘制

pre

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.patches import Polygon

def func(x):

return -(x-2)*(x-8)+40

x=np.linspace(0,10)

y=func(x)

fig,ax = plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

plt.ylim(ymin=20)

a=2

b=9

ax.set_xticks([a,b])

ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

ax.set_yticks([])

plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

ix=np.linspace(a,b)

iy=func(ix)

ixy=zip(ix,iy)

verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

ax.add_patch(poly)

x_math=(a+b)*0.5

y_math=35

plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

plt.show()

/pre

用Python画图

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。

Python如何画cos和sin的图啊？

在python自带编辑器IDLE中，新建脚本如作图.py

导入需要的模块

import numpy as np

import scipy as sp

import pylab as pl

2

输入代码

x=np.linspace(0,4*np.pi,100)

pl.plot(x,pl.sin(x))

pl.show()

3

执行代码，按F5，可直接显示图片

4

几点说明：

1. 方法linspace（0,4*np.pi,100）表示从0开始，到4*pi结束，生成100个点

2. 方法plot为画图函数，相当于plot（x，y），x为横坐标，y为纵坐标

3.show（）为展示出来

希望采纳！！

网站题目：python绘坐标函数图 python怎么画坐标图
标题链接：http://kswjz.com/article/dodgogs.html