python画误差函数图 python画复杂函数图像

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

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1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

Python数据可视化-误差棒图errorbar

实验中往往由于各种原因会存在一定的误差，针对这一波动范围我们称之为置信区间。在可视化数据时，Matplotlib中的误差棒图(errorbar，官方项目地址 )可以很好的表现这种有一定置信区间的带误差数据。

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, capthick=None)

主要参数说明：

x,y: 数据点的位置坐标

xerr,yerr: 数据的误差范围

fmt: 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式

ecolor: 误差棒的线条颜色

elinewidth: 误差棒的线条粗细

capsize: 误差棒边界横杠的大小

capthick: 误差棒边界横杠的厚度

ms: 数据点的大小

mfc: 数据点的颜色

mec: 数据点边缘的颜色

示例：

运行结果：

Python如何画cos和sin的图啊？

在python自带编辑器IDLE中，新建脚本如作图.py

导入需要的模块

import numpy as np

import scipy as sp

import pylab as pl

输入代码

x=np.linspace(0,4*np.pi,100)

pl.plot(x,pl.sin(x))

pl.show()

执行代码，按F5，可直接显示图片

几点说明：

1. 方法linspace（0,4*np.pi,100）表示从0开始，到4*pi结束，生成100个点

2. 方法plot为画图函数，相当于plot（x，y），x为横坐标，y为纵坐标

3.show（）为展示出来

希望采纳！！

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python绘制函数图像

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

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