怎么在Python中使用matplotlib画曲线

本篇文章为大家展示了怎么在Python中使用matplotlib画曲线，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

用 一元一次函数 画直线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines[&＃39;bottom&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
ax.spines[&＃39;left&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
plt.show()

代码2:用 一元二次函数 画抛物线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-4, 6, 50)
print(type(x))
print(x)
y = x**2 - x*2+1
plt.plot(x, y)
plt.show()

代码3:用反比例函数 画曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-11, 11, 110)
print(x)
y =10/x
plt.plot(x, y)
ax = plt.gca()
ax.spines[&＃39;bottom&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
ax.spines[&＃39;left&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
plt.show()

代码4:子坐标系的应用

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(224)
ax1.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title=&＃39;Axes Show&＃39;,
    ylabel=&＃39;Y&＃39;, xlabel=&＃39;X&＃39;)
plt.show()

代码5:子坐标系的应用

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
fig,axes=plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title=&＃39;Axes Show&＃39;,
    ylabel=&＃39;Y&＃39;, xlabel=&＃39;X&＃39;)
axes[0,1].set(title=&＃39;Upper Right&＃39;) 
axes[1,0].set(title=&＃39;Lower Left&＃39;) 
axes[1,1].set(title=&＃39;Lower Right&＃39;)

代码6:用已知少量坐标值画曲线

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color=&＃39;lightblue&＃39;, linewidth=3)
plt.xlim(0.5, 4.5)
plt.show()

代码7:画离散点

mport matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(10)
y = np.random.randn(10)
print(y)
plt.scatter(x, y, color=&＃39;red&＃39;, marker=&＃39;+&＃39;)
plt.show()

代码8:画出正弦曲线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
ax = plt.gca()
ax.spines[&＃39;bottom&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
ax.spines[&＃39;left&＃39;].set_position((&＃39;data&＃39;,0))
plt.xticks([-np.pi*2,-np.pi*3/2,-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi,np.pi*3/2,np.pi*2],[r&＃39;$-2\pi$&＃39;,r&＃39;$-\frac{3}{2} \pi$&＃39;,r&＃39;$-\pi$&＃39;,r&＃39;$-\frac{1}{2}\pi$&＃39;, r&＃39;0&＃39;, r&＃39;$\frac{1}{2}\pi$&＃39;,&＃39;$\pi$&＃39;,r&＃39;$\frac{3}{2}\pi$&＃39;,r&＃39;$2 \pi$&＃39;])
plt.show()

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