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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?
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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。
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,十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的,分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图,下面来一起看看详细的介绍:
一、填充图
参考代码
简要分析
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。
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效果图
二、散点图(scatter plots)
参考代码
简要分析
1.首先介绍一下numpy 的normal函数,很明显,这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数,分别表示正态分布的平均值,标准差,还有就是生成数组的长度。很好记。
2.然后是arctan2函数,这个函数接受两个参数,分别表示y数组和x数组,然后返回对应的arctan(y/x)的值,结果是弧度制。
3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法,首先当然是传入x和y数组,接着s参数表示scale,即散点的大小;c参数表示color,我给他传的是根据角度划分的一个数组,对应的就是每一个点的颜色(虽然不知道是怎么对应的,不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换,这里不重要了,反正相同的颜色赋一样的值就好了);最后是alpha参数,表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档,最后设置下坐标范围就好了。
效果图
三、等高线图(contour plots)
参考代码
简要分析
1.首先要明确等高线图是一个三维立体图,所以我们要建立一个二元函数f,值由两个参数控制,(注意,这两个参数都应该是矩阵)。
2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格,即,x轴由第一个参数指定,y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵,今后就用这两个矩阵来生成图像。
3.接着就用到coutourf函数了,所谓contourf,大概就是contour fill的意思吧,只填充,不描边;这个函数主要是接受三个参数,分别是之前生成的x、y矩阵和函数值;接着是一个整数,大概就是表示等高线的密度了,有默认值;然后就是透明度和配色问题了,cmap的配色方案这里不多研究。
4.随后就是contour函数了,很明显,这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来,不解释了,需要注意的是他返回一个对象,这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。
5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了,传入之前的那个contour对象;然后是inline属性,这个表示是否清除数字下面的那条线,为了美观当然是清除了,而且默认的也是1;再就是指定线的宽度了。
效果图
1.导入绘图库importmatplotlib.pyplotaspltimportn...
2.创建画板figure=plt.figure(figsize=(10,10))
3.创建子图subplot/Axes,生成2行1列的子图# 第一行第一列绘制sin图形,...
4.准备数据