#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @File : cp9_3_1.py
# @Author: WRH
# @Date : 2021/6/7
# @Edition:Python3.8.6
# 9.3 matplotlib库的图形绘制方法
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matplotlib库是用于科学计算数据可视化的常见Python第三方模块。
它借鉴了许多Matlab中的函数，可以轻松绘制高质量的线条图、直方图、饼图、散点图及误差线图等二维图形，也可以绘制三维图像，
还可以方便地设定图形线条的类型、颜色、粗细及字体的大小等属性
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# 1.基本方法
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首先，用导入pyplot子库语句：
import matplotlib.pyplot as plt
然后用
plt.figure(figsize=(w, h),dpi=x)
创建一个绘图对象，并设置对象的宽度比例w和高度比例h。例如：
plt.figure(figsize=(4,3), dpi=200)
为创建一个4:3的每英寸200点分辨率的绘图对象，调用plt.plot()方法在绘图对象中进行绘图。
pyplot()方法也可通过调用subplot()方法增加子图。subplot()方法通常包含三个参数：共有几行、几列、本子图是第几个子图。
例如，p1 = plt.subplot(211)或p1 = plt.subplot(2,1,1)表示创建一个2行1列的子图，p1为第一个子图。
plot()方法的参数通常包括x、y轴两个变量及图形的颜色、线型、数据点标记等。
常见的颜色字符有：'r'（红色，red）、'g'（绿色，green）、'b'（蓝色，blue）、'c'（青色，cyan）、'm'（品红，magenta）、
'y'（黄色，yellow）、'k'（黑色，black）、'w'（白色，white）等。
常见的线型字符有：'-'（直线）、'--'（虚线）、':'（点线）、'-.'（点画线）等。
常用的描点标记有：'.'（点）、'o'（圆圈）、's'（方块）、'^'（三角形）、'x'（叉）、'*'（五角星）、'+'（加号）等
例如：
plt.plot(x, y, '--*r')
表示以x和y两个变量绘制红色（r）虚线（--），以星号（*）作为描点标记。
在同一绘图对象中可用plot()方法同时绘制多个图形，例如：
plt.plot(x, w, 'b',x, y, '--*r', x, z, '-.+g')
表示在同一绘图对象中同时呈现x-w、x-y和x-z三组变量的图形，并且分别以蓝色实线无描点、红色虚线星描点、绿色点画线加号描点表示
plot()方法可使用label参数标注图例和公式
text():在指定坐标位置输出文字
xlabel(),ylabel():显示坐标轴标签文字
title():显示标题文字
matplotlib默认设置中没有对中文的支持，如果需要使用中文文本标注，应在matplotlib的字体管理器font_manager中专门设置。
例如，将个性化字体对象myfont设为华文宋体：
myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties (fname =
'C:/Windows/Fonts/STSONG.TTF')
并在输出文字时，使用该字体属性参数：fontproperties=myfont。
由于字体的变化，有时输出负号会受影响（显示不出负号，本例并不涉及），可预设matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False解决
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# 例 9-14
# 在同一绘图对象中，利用不同颜色和标注绘制折线图形
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties \
(fname='C:/Windows/Fonts/STSONG.TTF')
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
w = [3, 2, 5, 2, 3, 2]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.plot(x, w, 'b',x, y, '--*r', x, z, '-.+g')
plt.xlabel("x轴",fontproperties=myfont)
plt.ylabel("w、y、z轴",fontproperties=myfont)
plt.title("折线图",fontsize=20,fontproperties=myfont)
plt.show()
# 2.绘制二维函数图形
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二维函数图形的绘制可调用numpy.linspace()方法，先生成数据系列，再用plot()方法绘图。通式为：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False)
其中，参数依次为自变量起点、终点、生成数据点数、是否包括终点、是否返回间隔。
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# 例9-15
'''在同一绘图对象中，分别以红色实线和蓝色点状线绘出x在-1.7～1.7之间变化时的函数图形（100个采样点），
并标注其图例和对应公式：
y=3x3−3x2+4sin(x)
y=−3x3−3x2+4sin(x)
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1.7, 1.7, 100)
plt.plot(x, 3*x**3-3*x**2+4*np.sin(x), \
"r",label="$y=3x^{3}-3x^{2}+4sin(x)$")
plt.plot(x, -3*x**3-3*x**2+4*np.sin(x), \
"b.",label="$y=-3x^{3}-3x^{2}+4sin(x)$")
plt.legend()
plt.show()
# 例9-16
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按以下公式绘制函数图形：
x=−2sin2t+sint
y=−2cos2t+cost
其中，t的取值范围为0～2p，步长为0.02
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.plot(-2*np.sin(2*t)+np.sin(t),-2*np.cos(2*t)+np.cos(t))
plt.show()
# 例9-17 用极坐标方式呈现如下公式的红色心状图形
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.subplot(111,polar=True)
w=np.sin(t)*(np.abs(np.cos(t)))**(1/2)/(np.sin(t)+7/5)-2*np.sin(t)+2
plt.plot(t,w,'r')
plt.show()
# 例9-18
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创建9:6的200dpi绘图对象，并且在上、下两个子图中分别用蓝色点状线和红色实线呈现x在0.5～2.5范围内变化的函数图形，
分别标注坐标轴标签、图例和相应的公式。
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=
'C:/Windows/Fonts/STSONG.TTF')
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
def f1(x):
return np.exp(-x)*np.cos(2*np.pi*x)
def f2(x):
return np.sin(2*np.pi*x)*np.cos(3*np.pi*x)
x = np.arange(0.5,2.5,0.02)
plt.figure(figsize=(9,6),dpi=200)
p1 = plt.subplot(211)
p2 = plt.subplot(212)
p1.plot(x,f1(x),"b.",label="$y=e^{-x} \cdot \cos (2 \pi x)$")
p2.plot(x,f2(x),"r-",label="$y=\sin (2 \pi x) \cos (3 \pi x)$",
linewidth=2)
p1.axis([0.5,2.5,-1.0,1.5])
p1.set_ylabel("y",fontsize=12)
p1.set_title('函数曲线',fontsize=20,fontproperties=myfont)
p1.grid(True)
p1.legend()
p2.axis([0.5,2.5,-1.0,1.5])
p2.set_ylabel("y",fontsize=12)
p2.set_xlabel("x",fontsize=12)
p2.legend()
plt.show()
