python绘图 python绘图步骤

关于Python的画图的东西。

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure' instance Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes' instance in the figure Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D instance in the axes

import time

python绘图 python绘图步骤

python绘图 python绘图步骤

turtle.size(5)

#定义绘制时画笔的颜色

#定义绘制时画笔的线条的宽度

#定义绘图的速度

turtle.speed(10)

#以0,0为起点进行绘制

turtle.goto(0,0)

#绘出正方形的四条边

turtle.forward(100)

turtle.right(90)

#画笔移动到点(-150,-120)时不绘图

turtle.up()

#再次定义画笔颜色

turtle.color("red")

#在(-150,-12y.plot(x, xxx,'or') #生成图像0)点上打印"Done"

turtle.write("Done")

time.sleep(3)

怎么用python画图

在matplotlib中，每一个对象（图标，轴等）都提供了各种方法来获取其属性或者之类对象。x0dx0a如，的Artist容器是matplotlib.figure.Figure，它包括组成图表的所有元素。图表的背景是一个Rectangle对象，用Figure.patch属性表示。当你通过调用add_subplot或者add_axes方法往图表中添加轴(子图时)，这些子图都将添加到Figure.axes属性中，同时这两个方法也返回添加进axes属性的对象，注意返回值的类型有所不同，实际上AxesSubplot是Axes的子类。x0dx0ax0dx0afig = plt.figure()x0dx0aax = fig.add_subplot(1,1,1)x0dx0a然后我们添加一条“Line”到这个“axes”中去x0dx0alines = ax.plot(np.arange(1000))x0dx0ax0dx0a此时，你可以运行fig.show()查看到图表对象中已经多了一条线x0dx0ax0dx0a当然，你也可以吧lines对象的位置打印出来，我这里是：x0dx0a[]x0dx0ax0dx0aOK，可能这个时候你已经知道如何做了，通过查询API我们知道是有一个POP方法的，那么你可能会这么写：x0dx0alines.pop(0)x0dx0a然后你会再次运行程序，你会发现画的先仍然存在，为什么呢？x0dx0a好吧，其实这个地方你可以理解为是一个值传递，而非引用删除，那么正确的方法是：x0dx0aax.lines.pop(0)x0dx0ax0dx0a你同样可以这样，传递一个地址过去x0dx0aax.lines.remove(lines[0])x0dx0ax0dx0a你大概可能通过这些方法进行删除x0dx0alines.pop(0) x0dx0alines.remove()x0dx0adel linesx0dx0ax0dx0a回答完毕。

对于刚刚学习编程的同学来说对编程是非常陌生的，对很多的代码也是非常陌生，高中忙于学习的我们甚至可以说是对编程是一无所知，进入大学进入到这个专业才开始接触很多电脑相关的东西才开始接触编程，下面我就教大家如何利用编程语言画图，以Python语言为例，我们这次利用Python画一个爱心。

turtle绘图（学习：Python视1、单元格添加颜色，WinSheet.Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3，或者Range("A1") WinSheet.Range("A1").Interior.ColorIndex = 3频教程）

turtle绘图是python中引入的一个简单绘图工具，利用turtle模块绘图又被称为海龟作图，因为绘图过程可以看作是一个小海龟行走的轨迹。海龟就像是屏幕上的画笔，屏幕就是画布。

from turtle import

#我们将建立一个画薄，建立好画薄之后我们才能够在上面作画

setup(500,500)

#我们现在选择绘画笔的颜色和填充颜色

#我们先将开始和结束的代码写上去

end_fill()

#我们开始填写中间的代码

leftfor i in range(4):(140)

forward(111.65)

for i in range(200):

right(1)

forward(1)

for i in range(200):

right(1)

forward(1)

forward(111.65)

#我们还要将画笔放下，然后将画笔隐藏起来

hideturtle()

done()在写代码的过程中一定要注意检查代码，注意检查符号的错误，注意空格缩进是否正确，一个最重要的就是所有的代码一定要在英文状态下写入，否则将运行不出结果。我们一定要加强代码的练习那样才更有利于我们学习编程。

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

python下，如何在Qlabel显示的上绘图？？

先定义一个 QPixmap，在通过QPainteax = y.gca()r进行绘画。

例子如下：import turtle#导入海龟制图库

QPax.xaxis.set_ticks_ition('bottom')ixmap pixmap(100, 100);

Python气象数据处理与绘图(12)：轨迹(台风路径，寒潮路径，水汽轨迹)绘制

使用GPU加速：如果计算机支持GPU加速，可以使用GPU加速库，例如OpenBLAS和PyTorch，来加速绘图过程。

寒潮是笔者主要的研究方向，寒潮路径作为寒潮重要的特征，是寒潮预报的重点之一，同样的道理也适用在台风研究以及降水的水汽来源研究中。关于路径的计算以及获取方法(比如轨迹倒推，模型等等方法，台风有自己现成的数据集，比如ibtracs数据集等等)并不在本文的介绍范围之内，本文主要介绍在获取了相应的路径坐标后，如何在图中美观的展现。

plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

上图展现了近40年东北亚区域的冬季冷空气活动路径，绘制这类图需要的数据只需为每条路径的N个三维坐标点，第二维分别为longitude和latitudee，第三维则比较随意，根据需要选择，比如说需要体现高度，那就用高度坐标，需要体现冷空气强度，那就用温度数据，水汽可以用相对湿度，台风也可以用速度等等。

当然根据需要，也可以直接绘turtle.goto(0,-r(i+1))#在Y轴上移动，制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。

我目前的解决办法是这样的：如果你的数据是0°-360°格式，那么变为-180°-180°的格式，反之相互转换。但是如果你的数据两种都出现了断点，也就是绕了地球一圈多，那无论怎样都么得办法了，我目前的思路是将数据转换成极坐标数据格式，理论上是可行的，CARTOPY的绘图也是支持极坐标数据的，具体实施还需要再试试。

求教python一个作图的问题

它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览//粘贴一下，基本上都能搞定。

matplotlib 是python最的绘图库，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。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。

在Linux下比较的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。

而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

本文目录

2. 面向对象画图

3. Matplotlib.pylab快速绘图

5. 对LaTeX数学公式的支持

6. 对数坐标轴

7. 学习资源

Matplotlib.pyplot快速绘图

快速绘图和面向对象方式绘图

matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。

为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：

配置属性

matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。

因为matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，因此也可以直接获取对象的属性

配置文件

绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib将这些缺省配置保存在一个名为“matplotlibrc”的配置文件中，通过修改配置文件，我们可以修改图表的缺省样式。配置文件的读入可以使用rc_params()，它返回一个配置字典；在matplotlib模块载入时会调用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中；matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图；用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反映到此后创建的绘图元素。

绘制多子图（快速绘图）

Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure -> Axes -> (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。

可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行 numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的Figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。

import numpy as np

在程序中直接指定字体。绘制多图表（快速绘图）

在程序开头修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib输出图象的中文显示问题

上面那个link里的修改matplotlibrc方式，我试了好几次都没成功。能work的一个比较简便粗暴的方式（但不知道有没有副作用）是，1.找到字体目录YOURPYTHONHOMELibsite-packagesmatplotlibmpl-datafontsttf下的Vera.ttf。这里我们用中文楷体(可以从windows/32/fonts拷贝过来，对于win8字体文件不是ttf的可以从网上下一个微软雅黑)，直接张贴到前面的ttf目录下，然后更名为Vera.ttf。2. 中文字符串用unicode格式，例如：u''测试中文显示''，代码文件编码使用utf-8 加上" # coding = utf-8 "一行。

面向对象画图

matplotlib API包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。

直接使用Artists创建图表的标准流程如下：

创建Figure对象

用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象

调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists

import matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50) Y1 = [num2 for num in X1] # y = x^2 X2 = [0, 1] Y2 = [0, 1] # y = x

Fig.show() Fig.sefig("test.pdf")

python画图怎么设置背景颜色？

安装方法： conda install -c r rpy2

2、import xlwt workbook = xlwt.Workbook() worksheet = workbook.add_sheet('My Sheet') pattern = xlwt.Pattern() # Create the Pattern pattern.pattern = xlwt.Pattern.SOLID_PATTERN # May be: NO_PATTERN, SOLID_PATTERN, or 0x00 through 0x12 pattern.pattern_fore_colour = 5 # May be: 8 through 63. 0 = Black, 1 = White, 2 = Red, 3 = Green, 4 = Blue, 5 = Yellow, 6 = Magenta, 7 = Cyan, 16 = Maroon, 17 = Dark Green, 18 = Dark Blue, 19 = Dark Yellow , almost brown), 20 = Dark Magenta, 21 = Teal, 22 = Light Gray, 23 = Dark Gray, the list goes on style = xlwt.XFStyle() # Create the Pattern style.pattern = pattern # Add Pattern to Style worksheet.write(0, 0, 'Cell Contents', style) workbook.se('Excel_Workbook.xls')

turtle.color("purple")

3、可以通过xlwt.Pattern()然后得到pattern，设置pattern_fore_colour即可，但是颜色选择很有限。

去设置可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。背景色。

Python作图程序

plt.subplot（6,1,1）表示将画板分为6行1列，这个图在行的位置，（6,1,2）表示第二行。。，输出只有两个图是因为你一直在（6,1,1）（6,1,2）位置画图覆盖了原图。

实战小程序：画出y=x^3的散点图

样例代码如下：

[python] view plain copy

#coding=paint.drawLine(); // drawImage 等等各种draw开头的方法。utf-8

import pylab as y #引入pylab模块

x = y.np.linspace(-10, 10, 100) #设置x横坐标范围和点数

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['bottom'].set_ition(('data', 0))

import turtleax.yaxis.set_ticks_ition('left')

ax.spines['left'].set_ition(('data', 0))

ax.set_yticks([-1000, -500, 500, 1000])

y.xlim(x.min() , x.max() ) #将横坐标设置为x的值和最小值

y.show() #显示图像 [python] view plain copy

import pylab as y

程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块，将其名字用y代替，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。 [python] view plain copy

y.np.linspace(-10, 10, 100)

此为numpy中的一个函数，返回的是等间距的值，numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置，b表示的是结束位置，c表示产生点的个数（默认为50）

举例：

[python] view plain copy

>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)

array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]) [python] view plain copy

后面加上‘o'表示为散点图

[python] view plain copy

python画笔速度怎么调快？

begin_fill()

使用更快的绘图库：Python中有许多绘图库可供选择，例如Matplotlib、Seaborn、Plotly等。其中一些库的绘图速度比其他库更快，可以根据实际情况选择最适合自己的库。 优化代码：避免编写重复的代码和计算密集型代码可以减少运行时间。可以通过优化代码和循环结构来减少执行时间。

在图表中显示中文

避免过多的绘制作：尽可能减少绘图作的次数，因为每个绘图作都需要执行一定的计算和绘图命令。可以使用一些缓存机制来保存绘制的图形，以便在后续绘制时使用。

调整绘图参数：可以通过调整绘图参数来优化绘图速度。例如，可以尝试使用更快的颜色方案、调整线条宽度、使用更小的字体等。

优化计subplot()返回它所创建的Axes对象，我们可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。算机硬件：如果计算机硬件性能较低，可以考虑升级硬件或使用虚拟机来运行Python程序。 总之，要提高Python绘图的速度，需要综合考虑多个因素，包括绘图库、代码优化、GPU加速等。

Spyder集成开发环境中，Python绘图如何让Y轴不以科学计数法显示

fillcolor('red')

很简单只需两个语句：

画正方形

import numpy as np

有一个陷阱需要大家注意的是，当轨迹跨越了东西半球时，即穿越了0°或者360°经线时，它的连接方式是反向绕一圈，比如下图所示，你想要蓝色的轨迹，然而很有可能得到绿色的，这是因为你的网格数组的边界是断点，系统不会自动识别最短路径，只会在数组中直接想连，因为这不是循环数组。

np.set_printoptions(suppress=True)

这样就可以搞定！