pythongcf函数 Pythongcd
Python 画图存储（savefig）
你可以安装python的第三方应用 chartdirector, 如下面用python代码生成多个曲线的png图形，并可以自定义layout.
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#!/usr/bin/python
from pychartdir import *
# The data for the line chart
data0 = [42, 49, 33, 38, 51, 46, 29, 41, 44, 57, 59, 52, 37, 34, 51, 56, 56, 60, 70,
76, 63, 67, 75, 64, 51]
data1 = [50, 55, 47, 34, 42, 49, 63, 62, 73, 59, 56, 50, 64, 60, 67, 67, 58, 59, 73,
77, 84, 82, 80, 84, 98]
data2 = [36, 28, 25, 33, 38, 20, 22, 30, 25, 33, 30, 24, 28, 15, 21, 26, 46, 42, 48,
45, 43, 52, 64, 60, 70]
# The labels for the line chart
labels = ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",
"14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24"]
# Create an XYChart object of size 600 x 300 pixels, with a light blue (EEEEFF)
# background, black border, 1 pxiel 3D border effect and rounded corners
c = XYChart(600, 300, 0xeeeeff, 0x000000, 1)
c.setRoundedFrame()
# Set the plotarea at (55, 58) and of size 520 x 195 pixels, with white background.
# Turn on both horizontal and vertical grid lines with light grey color (0xcccccc)
c.setPlotArea(55, 58, 520, 195, 0xffffff, -1, -1, 0xcccccc, 0xcccccc)
# Add a legend box at (50, 30) (top of the chart) with horizontal layout. Use 9 pts
# Arial Bold font. Set the background and border color to Transparent.
c.addLegend(50, 30, 0, "arialbd.ttf", 9).setBackground(Transparent)
# Add a title box to the chart using 15 pts Times Bold Italic font, on a light blue
# (CCCCFF) background with glass effect. white (0xffffff) on a dark red (0x800000)
# background, with a 1 pixel 3D border.
c.addTitle("Application Server Throughput", "timesbi.ttf", 15).setBackground(
0xccccff, 0x000000, glassEffect())
# Add a title to the y axis
c.yAxis().setTitle("MBytes per hour")
# Set the labels on the x axis.
c.xAxis().setLabels(labels)
# Display 1 out of 3 labels on the x-axis.
c.xAxis().setLabelStep(3)
# Add a title to the x axis
c.xAxis().setTitle("Jun 12, 2006")
# Add a line layer to the chart
layer = c.addLineLayer2()
# Set the default line width to 2 pixels
layer.setLineWidth(2)
# Add the three data sets to the line layer. For demo purpose, we use a dash line
# color for the last line
layer.addDataSet(data0, 0xff0000, "Server #1")
layer.addDataSet(data1, 0x008800, "Server #2")
layer.addDataSet(data2, c.dashLineColor(0x3333ff, DashLine), "Server #3")
# Output the chart
c.makeChart("multiline.png")
求教python一个作图的问题
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。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。
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/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。
在Linux下比较著名的数据图工具还有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
1. Matplotlib.pyplot快速绘图
2. 面向对象画图
3. Matplotlib.pylab快速绘图
4. 在图表中显示中文
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：
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。
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。
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。
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。
绘制多图表（快速绘图）
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
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # 创建图表1
plt.figure(2) # 创建图表2
ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1
ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2
x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in xrange(5):
plt.figure(1) #❶ # 选择图表1
plt.plot(x, np.exp(i*x/3))
plt.sca(ax1) #❷ # 选择图表2的子图1
plt.plot(x, np.sin(i*x))
plt.sca(ax2) # 选择图表2的子图2
plt.plot(x, np.cos(i*x))
plt.show()
在图表中显示中文
matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。
在程序中直接指定字体。
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YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。这里我们用中文楷体(可以从windows/system32/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 = [num**2 for num in X1] # y = x^2 X2 = [0, 1] Y2 = [0, 1] # y = x
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
Fig.show() Fig.savefig("test.pdf")
Matplotlib教程,Pyplot教程
pyplot是一个函数集合,能够让matplotlib像matlib一样工作,每一个函数都会对一个figure做出一些改变,例如,创建一个figure,在一个figure里创建一个plotting area,在plotting area里画一些线,在plot里加一些标签等
在pyplot函数调用之间会保留着各种状态,比如当前figure和plotting area和当前的axes(这里的axes是指figure中axes部分,不是指数学上的axis的复数)
pyplot API没有面像对象API灵活,这里能看到的大部函数都是从一个Axes对象的方法,建议看文档中的例子了解它是怎么工作的
用pyplot快速创建一张图
为什么x轴是0-3,y轴是1-4,如果你给plot传入一个数组,plot会假设是一个y值的序列,然后自动创建相应的x值,因为python从0开始,默认的x向量与y同样长度,则x为[0,1,2,3]
plot是一个万能命令,它可以任意数里的参数,例如,画一个x-y二维图像,可以这样用命令
对于每个成对的x,y,还有一个可选的第三个参数,用来指定画线的颜色和类型,格式化的字母符号借鉴于matlab,你能把颜色符号与线类型连在一起,默认的格式化符号是'b-',就是蓝色的实线,如果你想画一个红色图点,可以
plot文档里有所有的格式化参数,例子中axis()使用一个list [xmin,xmax,ymin,ymax]来指定可见范围
如果matplotlib只能用lists,那对于数字处理就没什么用了.一般来讲,你可以用numpy.array,实际上,所有序列都被内部转换成numpy.array,下面的例子用不同的形式画了一些线
有一些实例,是通过字符串访问变量里的数据,例numpy.recarray,pandas.DataFrame
matplotlib可以让你提供一些带有关键字字典的对象,如果是这样的对象,plot可以把字符串和变量关联起来
也可以使用分类变量做图,matlibplot有很多函数可以传入分类变量
线有很多属性,如线宽,样式,反锯齿,有很多方式设置线的属性
获取可设置属性的列表,调用setp函数
Matlab和pyplot,有一个当前figure和当前axes的概念,所有的plot命令都会作用在当前axes上,函数gca()返回当前axes,gcf()返回当前figure
通常,你不用担心这个,因为都在内部处理了这些问题,下面是一个创建两个subplot的脚本
这里的的figure()是可选的,因为默认情况自动创建了figure(1),还有如果你不指定任何subplot,会默认创建subplot(111),subplot指定行数,列数,plot序号,plot序号的范围是1到行数乘以列数.如果行列数相乘小于10,参数里的逗号是可选的,因为subplot(211)默认是指subplot(2,1,1)
你可以创建任何数量的subplot和axes,如果你想用axes()命令手动指定axes位置(例如不是一个矩形),你可以用axes([left,bottom,width,height]),这里所有数都是小数(0 to1)
可以多次用一个增长的数当参数调用figure()创建多个figures,当然,每个figure都包括多个subplot和axes
clf()可以清除当前figure,cla()可以清除当前axes,如果你觉得内部状态不好用,你可以用弱状态的面向对象API来代替它
如果你创建了多个figure,你需要注意一件事,figure是在调用close()的时候内存才被释放,删除所有figure,或用窗口管理器关闭窗口是不行的,因为pyplot在close()调用之前会有很多内部引用
text()命令可以在任何位置填加文本,xlabel,ylabel和title可以在指定的地方填加文本
所有的text()命令都会返回matplotlib.text.Text实例,和线段一样,你可以在函数里或者setp里用关键字参数自定义属性
matplotlib里文本里可以用Tex方程表达式,例如,你想写sigma=15,你可以用Tex表达式,然后用$括起来
前面的r很重要,它意味着\是字符串,不要当成python转义符,matplotlib有一个内置的Tex解析器和布局引擎,和自己的数字字体,也就是说可以在跨平台的时候不用安装Tex,如果安装了LaTex和dvipng,也可以用来做输出
text()可以用在axes的任何位置,一个用法就是用来注释,annotate()可以很容易的提供帮助功能,有两个坐标点要考虑,xy和xytext,都是元组形式
matplotlib不仅提供线性坐标轴刻度,而且还提供对数和分对数刻度,这种刻度对跨度很大的数据很有用,改变刻度比例很简单:
y轴不同刻度的例子
你也可以填加自己的刻度比例
python里面有哪些自带函数？
python系统提供了下面常用的函数：
1. 数学库模块（math）提供了很多数学运算函数；
2.复数模块（cmath）提供了用于复数运算的函数；
3.随机数模块（random）提供了用来生成随机数的函数；
4.时间（time）和日历（calendar）模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意：在调用系统函数之前，先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中，然后就可以访问模块中的任何函数，其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
python绘图篇
1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。
2，title设置标题。
3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。
plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。
plt.saveFig（）保存图像。
面向对象绘图
1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。
subplot()绘制包含多个图表的子图。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离。
可以通过修改配置文件更改对象属性。
图标显示中文
1，在程序中直接指定字体。
2， 在程序开始修改配置字典reParams.
3，修改配置文件。
Artist对象
1，图标的绘制领域。
2，如何在FigureCanvas对象上绘图。
3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。
分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：
1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）
2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。
3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象。
1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。
2，可使用for循环添加栅格。
3，可通过transform修改坐标原点。
Axes容器
1，patch修改背景。
2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。
3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。
1，可对曲线进行插值。
2，fill_between()绘制交点。
3，坐标变换。
4，绘制阴影。
5，添加注释。
1，绘制直方图的函数是
2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。
3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察
值的大小。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。
在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。
绘图区域与边界
R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。
•points(x, y, ...)，添加点
•lines(x, y, ...)，添加线段
•text(x, y, labels, ...)，添加文字
•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx
•abline(h=y, ...)，添加水平线
•abline(v=x, ...)，添加垂直线
•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形
•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段
•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头
•symbols(x, y, ...)，添加各种符号
•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明
网页名称：pythongcf函数 Pythongcd
本文链接：http://6mz.cn/article/doccoop.html