Python繪制正余弦函數(shù)圖像的方法

更新時間：2018年08月28日 15:06:45 作者：Python編程時光

這篇文章主要介紹了Python繪制正余弦函數(shù)圖像的方法，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

今天打算通過繪制正弦和余弦函數(shù)，從默認的設置開始，一步一步地調(diào)整改進，讓它變得好看，變成我們初高中學習過的圖象那樣。通過這個過程來學習如何進行對圖表的一些元素的進行調(diào)整。

01. 簡單繪圖

matplotlib有一套允許定制各種屬性的默認設置。你可以幾乎控制matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小，每英寸點數(shù)，線寬，色彩和樣式，子圖(axes)，坐標軸和網(wǎng)格屬性，文字和字體屬性，等等。

安裝

pip install matplotlib

雖然matplotlib的默認設置在大多數(shù)情況下相當好，你卻可能想要在一些特別的情形下更改一些屬性。

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. 設置基本元素

這邊的基本元素主要有幾下幾點：

線的顏色，粗細，和線型刻度和標簽還有圖例

代碼比較簡單，基本上在我的第一講內(nèi)容里都講過了。

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)

# 設置線的顏色，粗細，和線型
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'$cos(x)$')

# 如果覺得線條離邊界太近了，可以加大距離
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)

# 當前的刻度并不清晰，需要重新設定,并加上更直觀的標簽
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'$1$'])

# 添加圖例
plt.legend()

plt.show()

show image

03. 移動軸線

還記得我們在初高中學習的三角函數(shù)圖象，可不是這樣，它應該是有四個象限的。而這里卻是一個四四方方的圖表。

所以接下來，我們要做的就是移動軸線，讓它變成我們熟悉的樣子。

我們只需要兩軸線（x和y軸），所以我們需要將頂部和右邊的軸線給隱藏起來（顏色設置為None即可）。

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

# 由于我們移動的是左邊和底部的軸，所以不用設置這兩個也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# 指定data類型，就是移動到指定數(shù)值
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

關于 set_position() 這個函數(shù)中的data是啥意思？我查了下官網(wǎng)。解釋如下

然后最后發(fā)現(xiàn)，上面的寫法可以用一定更簡潔的方式設置，是等價的。

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

show image

04. 添加注釋

現(xiàn)在的圖形部分已經(jīng)成型，接下讓我們現(xiàn)在使用annotate命令注解一些我們感興趣的點。

我們選擇 2π/3 作為我們想要注解的正弦和余弦值。我們將在曲線上做一個標記和一個垂直的虛線。然后，使用annotate命令來顯示一個箭頭和一些文本。

t = 2*np.pi/3

# 利用plt.plot繪制向下的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
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'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
   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繪制向上的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
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'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
   xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
   xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

在這里，你可能會對 plt.annotate 這個函數(shù)的用法，有所陌生。這里也解釋一下。

第一個參數(shù)，就是注釋內(nèi)容；第二個參數(shù)， xy ，就是對哪一點進行注釋；第三個參數(shù)， xycoords ，指定類型，data 是說基于數(shù)值來定位；第四個參數(shù)， xytext ，是注釋的位置，結(jié)合第五個參數(shù)，就是根據(jù)偏移量來決定注釋位置；第五個參數(shù)， textcoords ，值為offset points，就是說是相對位置；第六個參數(shù)， fontsize ，注釋大??；第七個參數(shù)， arrowprops ，對箭頭的類型的一些設置。

show image

05. 完整代碼

以上都是對片段代碼進行解釋，這里放出完整的代碼

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)

# 設置線的顏色，粗細，和線型
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'$cos(x)$')

# 如果覺得線條離邊界太近了，可以加大距離
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)

# 當前的刻度并不清晰，需要重新設定,并加上更直觀的標簽
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'$1$'])

# 添加圖例
plt.legend(loc='upper left')

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

# 由于我們移動的是左邊和底部的軸，所以不用設置這兩個也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

# 指定data類型，就是移動到指定數(shù)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繪制向下的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
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'$sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
   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繪制向上的一條垂直的線，利用plt.scatter繪制一個點。
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'$cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
   xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
   xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
   arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.show()

繪制拋物線：

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

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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