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Python绘制正余弦函数图像的方法

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今天打算通过绘制正弦和余弦函数，从默认的设置开始，一步一步地调整改进，让它变得好看，变成我们初高中学习过的图象那样。通过这个过程来学习如何进行对图表的一些元素的进

今天打算通过绘制正弦和余弦函数，从默认的设置开始，一步一步地调整改进，让它变得好看，变成我们初高中学习过的图象那样。通过这个过程来学习如何进行对图表的一些元素的进行调整。

01. 简单绘图

matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置。你可以几乎控制matplotlib中的每一个默认属性：图像大小，每英寸点数，线宽，色彩和样式，子图(axes)，坐标轴和网格属性，文字和字体属性，等等。

安装


pip install matplotlib

虽然matplotlib的默认设置在大多数情况下相当好，你却可能想要在一些特别的情形下更改一些属性。


from pylab import *

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)

plot(x,C)
plot(x,S)

show()

show image

02. 设置基本元素

这边的基本元素主要有几下几点：

线的颜色，粗细，和线型 刻度和标签 还有图例

代码比较简单，基本上在我的第一讲内容里都讲过了。


import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)

# 设置线的颜色，粗细，和线型
plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$sin(x)$')
plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$cos(x)$')

# 如果觉得线条离边界太近了，可以加大距离
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)

# 当前的刻度并不清晰，需要重新设定,并加上更直观的标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
   [r'$-pi$', r'$-pi/2$', r'$0$', r'$+pi/2$', r'$+pi$'])
plt.yticks([-1,0,1],
   [r'$-1$', r'$0$', r'$1$'])

# 添加图例
plt.legend()

plt.show()

show image

03. 移动轴线

还记得我们在初高中学习的三角函数图象，可不是这样，它应该是有四个象限的。而这里却是一个四四方方的图表。

所以接下来，我们要做的就是移动轴线，让它变成我们熟悉的样子。

我们只需要两轴线（x和y轴），所以我们需要将顶部和右边的轴线给隐藏起来（颜色设置为None即可）。


# plt.gca()，全称是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

# 由于我们移动的是左边和底部的轴，所以不用设置这两个也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# 指定data类型，就是移动到指定数值
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

关于 set_position() 这个函数中的data是啥意思？我查了下官网。解释如下

然后最后发现，上面的写法可以用一定更简洁的方式设置，是等价的。


ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['left'].set_position('zero')

show image

04. 添加注释

现在的图形部分已经成型，接下让我们现在使用annotate命令注解一些我们感兴趣的点。

我们选择 2π/3 作为我们想要注解的正弦和余弦值。我们将在曲线上做一个标记和一个垂直的虚线。然后，使用annotate命令来显示一个箭头和一些文本。


t = 2*np.pi/3

# 利用plt.plot绘制向下的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')

plt.annotate(r'$sin(rac{2pi}{3})=rac{sqrt{3}}{2}$',
   xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
   xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

# 利用plt.plot绘制向上的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')

plt.annotate(r'$cos(rac{2pi}{3})=-rac{1}{2}$',
   xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
   xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

在这里，你可能会对 plt.annotate 这个函数的用法，有所陌生。这里也解释一下。

第一个参数，就是注释内容； 第二个参数， xy ，就是对哪一点进行注释； 第三个参数， xycoords ，指定类型，data 是说基于数值来定位； 第四个参数， xytext ，是注释的位置，结合第五个参数，就是根据偏移量来决定注释位置； 第五个参数， textcoords ，值为offset points，就是说是相对位置； 第六个参数， fontsize ，注释大小； 第七个参数， arrowprops ，对箭头的类型的一些设置。

show image

05. 完整代码

以上都是对片段代码进行解释，这里放出完整的代码


import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)

# 设置线的颜色，粗细，和线型
plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$sin(x)$')
plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'$cos(x)$')

# 如果觉得线条离边界太近了，可以加大距离
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)

# 当前的刻度并不清晰，需要重新设定,并加上更直观的标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
   [r'$-pi$', r'$-pi/2$', r'$0$', r'$+pi/2$', r'$+pi$'])
plt.yticks([-1,1],
   [r'$-1$', r'$1$'])

# 添加图例
plt.legend(loc='upper left')

# plt.gca()，全称是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

# 由于我们移动的是左边和底部的轴，所以不用设置这两个也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# 指定data类型，就是移动到指定数值
# ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

t = 2*np.pi/3

# 利用plt.plot绘制向下的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')

plt.annotate(r'$sin(rac{2pi}{3})=rac{sqrt{3}}{2}$',
   xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
   xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

# 利用plt.plot绘制向上的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')

plt.annotate(r'$cos(rac{2pi}{3})=-rac{1}{2}$',
   xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
   xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.show()

绘制抛物线：


X1=np.linspace(-4,4,100,endpoint=True)
plt.plot(X1,(X1**2)/9)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。