python plot函数参数，plot函数的用法

大家好，如果您还对python plot函数参数不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享python plot函数参数的知识，包括plot函数的用法的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

python animation函数解析

代码示例：

importmatplotlib.pyplotasplt

importnumpyasnp

frommatplotlibimportanimation

fig,ax=plt.subplots()

x=np.arange(0,2*np.pi,0.01)

line,=ax.plot(x,np.sin(x))

defanimate(i):

line.set_ydata(np.sin(x+i/100))

returnline,

definit():

line.set_ydata(np.sin(x))

returnline,

ani=animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,

init_func=init,interval=20,blit=False)

plt.show()

使用Python绘图库Matplotlib绘图时，如何设置坐标轴范围

坐标轴范围的设置通常有两种方法，第一种为通过axes.set_xbound和axes.set_ybound对X轴和Y轴进行分别设置，第二种为通过axes.set_xlim和axes.set_ylim方法对X轴和Y轴进行分别设置。

这两种方法虽然都能改变坐标轴刻度范围，但是在使用的时候却有差别。

axes.set_xbound(lower,upper)

axes.set_ybound(lower,upper)

axes.set_xbound和axes.set_ybound方法有两个参数值，这两个参数值不分先后，大的值代表坐标轴的最大值，小的值为坐标轴最小值。

方法实例：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_ybound(-0.3,0.5)

plt.show()

axes.set_xlim(left,right)

axes.set_ylim(bottom,top)

axes.set_xlim和axes.set_ylim方法我们已经在坐标轴方向中讲过，他们的参数分别为X轴左端点值、右端点值和Y轴底部端点值、顶部端点值，所以只要给定参数值就设定好了坐标轴范围。

方法实例：

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=2,ncols=1)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,hspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_xlim(1,4)

plt.show()

需要注意的是

当我们需要使用axes.set_xscale方法改变X轴比例尺时，axes.set_xbound方法和axes.set_xlim方法必须在axes.set_xscale方法之后使用才能正常显示。

当我们需要使用axes.invert_xaxis方法对坐标轴方向进行改变时，使用axes.set_xbound方法并不会对axes.invert_xaxis方法产生影响；而axes.set_xlim方法与axes.invert_xaxis方法互相影响，位置靠后的代码效果会覆盖位置靠前的代码效果。

1、左图axes.set_xbound方法在axes.set_xscale方法之后使用，右图axes.set_xbound方法在axes.set_xscale方法之前使用

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[0].set_xscale('log',basex=2)

ax[0].set_xbound(0,4)

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_xbound(0,4)

ax[1].set_xscale('log',basex=2)

plt.show()

2、左图axes.set_xlim方法在axes.set_xscale方法之后使用，右图axes.set_xlim方法在axes.set_xscale方法之前使用

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[0].set_xscale('log',basex=2)

ax[0].set_xlim(0,4)

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_xlim(0,4)

ax[1].set_xscale('log',basex=2)

plt.show()

3、左图axes.set_xbound方法在axes.invert_xaxis方法之后使用，右图axes.set_xbound方法在axes.invert_xaxis方法之前使用

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[0].invert_xaxis()

ax[0].set_xlim(0,4)

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_xlim(0,4)

ax[1].invert_xaxis()

plt.show()

4、左图axes.set_xlim方法在axes.invert_xaxis方法之后使用，右图axes.set_xlim方法在axes.invert_xaxis方法之前使用

importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

importmatplotlibasmpl

importmatplotlib.imageasimg

mpl.rcParams['ytick.color']='white'

mpl.rcParams['xtick.color']='white'

mpl.rcParams['ytick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['xtick.labelsize']='large'

mpl.rcParams['axes.edgecolor']='white'

x=np.linspace(0.0,5.0)

y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)

fig,ax=plt.subplots(nrows=1,ncols=2)

bgimg=img.imread('picture.png')

fig.figimage(bgimg)

fig.subplots_adjust(left=0.05,right=0.95,top=0.95,bottom=0.05,wspace=0.12)

ax[0].set_facecolor('None')

ax[0].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[0].invert_xaxis()

ax[0].set_xlim(0,4)

ax[1].set_facecolor('None')

ax[1].plot(x,y,'o-',color='gold')

ax[1].set_xlim(0,4)

ax[1].invert_xaxis()

plt.show()

Python turtle库能画出什么好玩的东西

turtle是python比较流行的一个绘图函数库，它根据一组绘图指令在平面坐标系中移动，从而绘制出我们需要的图形，下面我简单介绍一下这个库的安装和使用，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要内容如下：

1.安装turtle，这里不建议直接使用命令“pipinstallturtle”进行安装，不然会报如下错误，这个是python2和python3版本之间，语法不兼容的问题：

这里建议下载turtle源码包，然后修改setup.py第40行代码如下，就是添加一个括号：

接着运行“pythonsetup.pyinstall”就能正确安装：

2.安装完成后，我们就可以进行正常的测试了，下面绘制了一些简单的有趣的图形，包括太阳花、五角星、蟒蛇、螺旋图等，主要代码及截图如下：

绘制太阳花，这个比较简单，代码如下：

程序运行截图如下：

绘制五角星，代码如下：

程序截图如下：

绘制小蟒蛇，代码如下：

程序运行截图如下：

绘制螺旋图，代码如下：

程序运行截图如下：

绘制谢尔宾斯基三角形，代码如下：

程序运行截图如下：

目前，就介绍这些吧，其实turtle还可以绘制许多其他的图形，感兴趣的可以在网上搜一下，相关资料和代码很多，很容易学习和上手，最后放一张turtle绘制的小猪佩奇镇楼，哈哈，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

如何用python编程画出毕达哥拉斯树

要用Python编程画出毕达哥拉斯树，可以使用Python的绘图库，如Turtle、Pygame等，也可以使用Matplotlib等库进行绘制。一般来说，绘制毕达哥拉斯树需要使用递归方法，可以通过编写递归函数进行实现。具体的实现方法，可以先画出一条线段，然后在这条线段的末端画出两条新的线段，分别与原线段成一定角度，长度按照一定比例缩小。然后对新的两条线段再次进行相同的操作，直到达到终止条件。最后，在树的末端，画出一个小圆圈，表示叶子节点。通过不同的参数设置，可以绘制出各式各样的毕达哥拉斯树。

plot怎么设置每个数据区间的颜色

您可以使用MATLAB中的'plot'函数来设置每个数据区间的颜色。

在'plot'函数中，可以使用RGB三元组或MATLAB中的默认缩写名称来指定线条和数据标记点的颜色。RGB颜色范围在0-255，而MATLAB中的RGB三元组的颜色范围在0至1。例如，蓝色的RGB为(0,0,255)，转换成MATLAB中的RGB三元组为[00255]/255=[001]。

以下是一个示例，展示如何使用RGB三元组来设置每个数据区间的颜色：

x=0:0.1:2*pi;

y1=sin(2*x);

y2=cos(3*x);

plot(x,y1,'color',[0.20.40.6],'LineWidth',2);

holdon;

plot(x,y2,'color',[0.80.40.2],'LineWidth',2);

holdoff;

其中，[0.20.40.6]和[0.80.40.2]分别是两个不同数据区间的RGB颜色。您可以根据需要修改这些值来选择您喜欢的颜色。

如何利用python绘制可爱皮卡丘

这个非常简单，主要用到turtle这个模块，一个绘图函数库，可以快速绘制平面二维图形，下面我简单介绍一下实现过程，主要分为鼻子、眼睛、脸、嘴巴这4个部分，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.绘制鼻子，这里主要是一个扇形，然后用黑色填充就行，测试代码如下，非常简单：

2.绘制眼睛，这里主要是绘制1个大的圆形，用黑色填充，然后再绘制1个小的圆形，用白色填充，测试代码如下：

3.绘制脸，这里主要是绘制一个大的圆形，然后用红色填充就行，测试代码如下，非常简单：

4.绘制嘴巴，这里的代码比较麻烦，就是一些弧线组合，然后填充色为暗红色，测试代码如下：

5.最后就是调用上面的各个部分绘制函数，设置背景色为黄色，眼睛和脸需要调用两次，如下：

运行这个程序，截图如下，就是一个可爱的皮卡丘脸：

至此，我们就完成了利用python的turtle库绘制一个可爱的皮卡丘。总的来说，整个过程不难，但是需要一定的绘图基础，同时也需要对turtle库比较熟悉，常见的绘图函数都需要熟练掌握才行，如果你没有任何基础的话，建议还是先熟悉一下turtle库的使用，再熟悉一下上面的代码，多调试几遍程序，很快就会掌握的，网上也有很多相关的资料和源码可供参考https://blog.csdn.net/weixin_42209553/article/details/86228085，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

python plot函数参数和plot函数的用法的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！