python 繪制三維圖形、三維數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖

1. 繪制3D曲面圖

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from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//繪面函數(shù)

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.繪制三維的散點(diǎn)圖（表述一些數(shù)據(jù)點(diǎn)分布）

4a.mat數(shù)據(jù)地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//創(chuàng)建一個(gè)繪圖工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//將數(shù)據(jù)點(diǎn)分成三部分畫，在顏色上有區(qū)分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//繪制數(shù)據(jù)點(diǎn)

ax.set_zlable（‘z’）//坐標(biāo)軸

ax.set_ylable（‘y’）//坐標(biāo)軸

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

python數(shù)據(jù)可視化--matplotlib繪制散點(diǎn)圖

'''

s:

size的縮寫，設(shè)置散點(diǎn)的大小。若是給定一個(gè)數(shù)值，則所有點(diǎn)的大小一致；若是給定一個(gè)數(shù)組，則每個(gè)點(diǎn)的大小不同。

c:

color的縮寫，設(shè)置散點(diǎn)的顏色。若只有一個(gè)值，則所有的點(diǎn)設(shè)置為同一個(gè)顏色，若給定一個(gè)顏色數(shù)組，則不同的點(diǎn)可以設(shè)置成不同的顏色，若給定浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)組，則映射到相應(yīng)的顏色。

marker:

用于設(shè)置散點(diǎn)的標(biāo)記，用法與折線圖的marker參數(shù)一對(duì)稱，具體參考《python數(shù)據(jù)可視化--matplotlib繪制折線圖(2)》對(duì)marker的詳細(xì)介紹。

cmap:

表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的顏色映射表，僅當(dāng)參數(shù)c為浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)組時(shí)才可用。cmap需要花很大的篇幅進(jìn)行介紹，往后再詳細(xì)講解，在此先按下不表。

norm:

表示數(shù)據(jù)的亮度，取值范圍在0~1，只有c是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)的數(shù)組的時(shí)候才使用。

alpha:

表示數(shù)據(jù)的透明度，取值范圍在0~1。

linewidths:表示數(shù)據(jù)點(diǎn)邊緣的寬度。

edgecolors:表示數(shù)據(jù)點(diǎn)邊緣的顏色。

'''

'''

顏色映射是一系列顏色，從起始顏色漸變到結(jié)束顏色，可用于突出數(shù)據(jù)的規(guī)律

例如，交錢的顏色顯示較小的值，較深的顏色顯示較大的值

'''

彩色折線散點(diǎn)圖python怎么指定數(shù)據(jù)

一、導(dǎo)包

二、繪制簡(jiǎn)單折線

1、在利用pandas模塊進(jìn)行操作前，可以先引入這個(gè)模塊，如下：

2、讀取Excel文件的兩種方式：

三、pandas操作Excel的行列

1、讀取指定的單行，數(shù)據(jù)會(huì)存在列表里面

2、讀取指定的多行，數(shù)據(jù)會(huì)存在嵌套的列表里面

3、讀取指定的行列

4、讀取指定的多行多列值

5、獲取所有行的指定列

6、獲取行號(hào)并打印輸出

7、獲取列名并打印輸出

8、獲取指定行數(shù)的值

四、pandas處理Excel數(shù)據(jù)成為字典

五、繪制簡(jiǎn)單折線圖

六、繪制簡(jiǎn)單散點(diǎn)圖

使用scatter繪制散點(diǎn)圖并設(shè)置其樣式

1、繪制單個(gè)點(diǎn)，使用函數(shù)scatter，并向它傳遞x,y坐標(biāo)，并可使用參數(shù)s指定點(diǎn)的大小

2、繪制一系列點(diǎn)，向scatter傳遞兩個(gè)分別包含x值和y值的列表

3、設(shè)置坐標(biāo)軸的取值范圍：函數(shù)axis（）要求提供四個(gè)值，x,y坐標(biāo)軸的最大值和最小值

4、使用參數(shù)edgecolor在函數(shù)scatter中設(shè)置數(shù)據(jù)點(diǎn)的輪廓

5、向scatter傳遞參數(shù)c,指定要使用的顏色

6、使用顏色映射

7、自動(dòng)保存圖表：使用函數(shù)plt.savefig()

8、設(shè)置繪圖窗口尺寸

9、實(shí)例程序

python繪圖篇

1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標(biāo)題文字。

2，title設(shè)置標(biāo)題。

3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會(huì)阻礙程序運(yùn)行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會(huì)關(guān)閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向?qū)ο罄L圖

1，當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個(gè)圖表的子圖。

configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。

可以通過(guò)修改配置文件更改對(duì)象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開(kāi)始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對(duì)象

1，圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2，如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。

分為簡(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象，簡(jiǎn)單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象，使他們構(gòu)成一個(gè)整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏：

1，創(chuàng)建Figure對(duì)象（通過(guò)figure（）函數(shù)，會(huì)進(jìn)行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）

2，為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。

3，調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對(duì)象。

1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>

3，可通過(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標(biāo)軸，坐標(biāo)網(wǎng)格，刻度標(biāo)簽，坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線。

1，可對(duì)曲線進(jìn)行插值。

2，fill_between()繪制交點(diǎn)。

3，坐標(biāo)變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數(shù)是

2，箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位

數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。

3，餅圖就是把一個(gè)圓盤按所需表達(dá)變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價(jià)于每個(gè)觀察

值的大小。

4,散點(diǎn)圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫線和點(diǎn)，來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中，我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個(gè)頁(yè)面；然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn)，線和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區(qū)域與邊界

R在繪圖時(shí)，將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系，通過(guò)顯示出來(lái)的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。

添加對(duì)象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象，下面是幾個(gè)有用的函數(shù)，以及對(duì)其功能的說(shuō)明。

?points(x, y, ...)，添加點(diǎn)

?lines(x, y, ...)，添加線段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線

?abline(v=x, ...)，添加垂直線

?polygon(x, y, ...)，添加一個(gè)閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫線段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號(hào)

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說(shuō)明

Python實(shí)現(xiàn)彩色散點(diǎn)圖繪制（利用色帶對(duì)散點(diǎn)圖進(jìn)行顏色渲染）

接受自己的普通，然后全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....

當(dāng)然， 這個(gè)結(jié)果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我們先看下實(shí)現(xiàn)后的效果！

這個(gè)效果自然就比之前的好多了！

實(shí)現(xiàn)python散點(diǎn)圖繪制需要用到matplotlib庫(kù)， matplotlib庫(kù)是專門用于可視化繪圖的工具庫(kù)；學(xué)習(xí)一個(gè)新的庫(kù)當(dāng)然看官方文檔了：

實(shí)現(xiàn)思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函數(shù)是專門繪制散點(diǎn)圖的函數(shù)：

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))

其中：

1、c參數(shù)為計(jì)算的散點(diǎn)密度；

2、cmap為色帶（matplotlib里面自帶了很多色帶可供選擇）,參見(jiàn)：

3、由于計(jì)算的散點(diǎn)密度數(shù)值大小分散，因此利用norm參數(shù)對(duì)散點(diǎn)密度Z1進(jìn)行歸一化處理(歸一化方式很多，參見(jiàn)colors類)，并給歸一化方式設(shè)置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個(gè)參數(shù)就是指定散點(diǎn)密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關(guān)系。

（這里的結(jié)果與前面展示的相比改變了計(jì)算散點(diǎn)密度的半徑：radius = 3以及繪制散點(diǎn)圖的散點(diǎn)大小marksize）

作者能力水平有限，歡迎各位批評(píng)指正！

用Python畫圖

今天開(kāi)始琢磨用Python畫圖，沒(méi)使用之前是一臉懵的，我使用的開(kāi)發(fā)環(huán)境是Pycharm，這個(gè)輸出的是一行行命令，這個(gè)圖畫在哪里呢？

搜索之后發(fā)現(xiàn)，它會(huì)彈出一個(gè)對(duì)話框，然后就開(kāi)始畫了，比如下圖

第一個(gè)常用的庫(kù)是Turtle，它是Python語(yǔ)言中一個(gè)很流行的繪制圖像的函數(shù)庫(kù)，這個(gè)詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個(gè)小烏龜在一個(gè)x和y軸的平面坐標(biāo)系里，從原點(diǎn)開(kāi)始根據(jù)指令控制，爬行出來(lái)就是繪制的圖形了。

它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動(dòng)，比如畫個(gè)圓，就是繞著圓心移動(dòng)；再比如上圖這個(gè)怎么畫呢，其實(shí)主要就兩個(gè)命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個(gè)命令是移動(dòng)200個(gè)單位并畫出來(lái)軌跡

第二個(gè)命令是畫筆順時(shí)針轉(zhuǎn)170度，注意此時(shí)并沒(méi)有移動(dòng)，只是轉(zhuǎn)角度

然后呢？ 循環(huán)重復(fù)就畫出來(lái)這個(gè)圖了

好玩吧。

有需要仔細(xì)研究的可以看下這篇文章 ，這個(gè)牛人最后用這個(gè)庫(kù)畫個(gè)移動(dòng)的鐘表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數(shù)據(jù)，然后讓它畫圖，這里就找到另一個(gè)常用的畫圖的庫(kù)了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。

使用起來(lái)也挺簡(jiǎn)單，

首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。

然后給定x和y，用這個(gè)命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來(lái)。

接著就是各種完善，比如加標(biāo)題，設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽，范圍，顏色，網(wǎng)格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細(xì)。

現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容，基本上都能搜索出來(lái)，而且還是免費(fèi)的。

我為什么要研究這個(gè)呢？當(dāng)然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來(lái)可好？

假設(shè)現(xiàn)在有個(gè)數(shù)據(jù)csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價(jià)格，那用這個(gè)命令畫下：

這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價(jià)格為df['ini']，那我只要使用如下命令

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

plt.show()

就能得到如下圖：

自己畫的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介紹過(guò)求Ahr999指數(shù)，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛

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

圖形如下：

但是，Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動(dòng)啊，?原來(lái)兩個(gè)Y軸不一致，顯示出來(lái)太怪了，需要用多Y軸，問(wèn)題來(lái)了。

繼續(xù)谷歌一下，把第二個(gè)Y軸放右邊就行了，不過(guò)呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個(gè)圖比特幣價(jià)格

ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽

# 第二個(gè)直接對(duì)稱就行了

ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個(gè)Y軸

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個(gè)圖Ahr999指數(shù)，紅色

ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個(gè)Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來(lái)看看效果，雖然丑了點(diǎn)，但終于跑通了。

這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中，等等，三個(gè)甚至多個(gè)Y軸怎么加？這又是一個(gè)問(wèn)題，留給愛(ài)思考愛(ài)學(xué)習(xí)的你。

有了自己的數(shù)據(jù)，建立自己的各個(gè)指數(shù)，然后再放到圖形界面中，同時(shí)針對(duì)異常情況再自動(dòng)進(jìn)行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

新聞名稱：python畫點(diǎn)圖的函數(shù) python如何畫點(diǎn)圖
當(dāng)前地址：http://www.rwnh.cn/article20/hicgjo.html

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