python軌跡圖

㈠ python怎麼畫曲線圖

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import * #支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]
#plt.plot(x, y, 'ro-')
#plt.plot(x, y1, 'bo-')
#pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的范圍
#pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的范圍
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲線圖')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲線圖')
plt.legend() # 讓圖例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)鄰居") #X軸標簽
plt.ylabel("RMSE") #Y軸標簽
plt.title("A simple plot") #標題

plt.show()

㈡ 用Python畫圖

今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪裡呢？

搜索之後發現，它會彈出一個對話框，然後就開始畫了，比如下圖

第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想像下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系裡，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。

  它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎麼畫呢，其實主要就兩個命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一個命令是移動200個單位並畫出來軌跡

第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時並沒有移動，只是轉角度

然後呢？ 循環重復就畫出來這個圖了

好玩吧。

有需要仔細研究的可以看下這篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，這個牛人最後用這個庫畫個移動的鍾表，太贊了。

Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然後讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。

Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合互動式地行制圖。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。

使用起來也挺簡單，

首先import matplotlib.pyplot as plt 導入畫圖的圖。

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

接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 這篇文章里介紹的很詳細。

現在互聯網的好處就是你需要什麼內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。

我為什麼要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？

假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：

這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為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！

然後呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介紹過求Ahr999指數，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指數怎麼就一條線不動啊， 原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。

繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制

fig = plt.figure() # 多圖

ax1 = fig.add_subplot(111)

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

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上標簽

# 第二個直接對稱就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右邊增加一個Y軸

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

ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格

fig.legend(loc="center")#圖例

plt.show()

跑起來看看效果，雖然丑了點，但終於跑通了。

這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎麼加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。

有了自己的數據，建立自己的各個指數，然後再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。

㈢ Python-matplotlib繪制帶箭頭x-y坐標軸圖形

在Python的數據可視化庫中，採用matplotlib繪制相關圖形時，若不加任何設定，一般的x-y坐標軸是不帶箭頭且是一個封閉的矩形。我們以Sigmoid函數的繪制，給大家展示一下。

matplotlib的輔助工具，包含一系列對坐標軸設置的框架。其中的axisartist包就用來設置坐標軸的類型。

1.創建畫布並引入axisartist工具。

2.繪制帶箭頭的x-y坐標軸

我們先把原始的如上圖的所有坐標軸隱藏，即長方形的四個邊。
然後用ax.new_floating_axis在繪圖區添加坐標軸x、y，這里的ax.new_floating_axis(0,0)，第一個0代表平行直線，第二個0代表該直線經過0點。同樣，ax.axis["y"] = ax.new_floating_axis(1,0)，則代表豎直曲線且經過0點。
再次，x.axis["x"].set_axisline_style("->", size = 1.0)表示給x軸加上箭頭，"->"表示是空箭頭，size = 1.0表示箭頭大小。ax.axis["y"].set_axisline_style("-|>", size = 1.0)中"-|>"則是實心箭頭。
最後，設置x、y軸上刻度顯示方向，對於x軸是刻度標簽在上面還是下面，y軸則是刻度標簽在左邊還是右邊。

3.在帶箭頭的x-y坐標軸背景下，繪制函數圖像

tist坐標軸工具——將原始坐標軸均隱藏掉——添加新的基於原點的x與y軸——為新坐標軸加入箭頭，並設置刻度顯示方式——加入圖形。