如何用python画函数曲线,python画线函数是什么

不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？

不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）直接在命令提示行的里面运行代码的效果from sympy import *;x,y=symbols('x y');plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

turtle库中画直线用什么函数

()Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形typescript设置超时时间。

用python 画一个网格

print 函数是输出字符串，所以用 print 输出形成的 grid 其实质是具有某特定形状的 字符串 ，而 () 绘制出的网格是 图片。

字符串 是可以用文字处理软件（如 word、记事本等）直接编辑处理的，而 图片 则只能用图片编辑软件（如画笔）打开处理。

如问题所要求的最简单的“编写一个能画出如下网格（grid）的函数”代码，可以简单的用 print 函数就可以了：代码执行效果：

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]))(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)。

python 怎么画与其他方法进行比较的ROC曲线？

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。

主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基础）： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率 图像的纵坐标 fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率） 图像的横坐标 mean_tpr：累计真阳率求平均值 mean_fpr：累计阳率求平均值import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucfrom sklearn.model_selection import StratifiedKFoldiris = datasets.load_iris()X = y = iris.targetX, y = X[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label为2，label只能二分，才可以。

n_samples, n_features = X.shape# 增加噪声特征random_state = np.random.RandomState(0)X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]cv = StratifiedKFold(n_splits=6) #导入该模型，后面将数据划分6份classifier = (kernel='linear', probability=True,random_state=random_state) # SVC模型 可以换作AdaBoost模型试试# 画平均ROC曲线的两个参数mean_tpr = 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)cnt = 0for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)): #利用模型划分数据集和目标变量 为一一对应的下标 cnt +=1 probas_ = (X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 训练模型后预测每条样本得到两种结果的概率 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 该函数得到伪正例、真正例、阈值，这里只使用前两个 mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函数 interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标) 累计每次循环的总值后面求平均值 mean_tpr[0] = 0.0 # 将第一个真正例=0 以0为起点 roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面积 (fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc)) # 画出当前分割数据的ROC曲线([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 画对角线mean_tpr /= cnt # 求数组的平均值mean_tpr[-1] = 1.0 # 坐标最后一个点为（1,1） 以1为终点mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)([-0.05, 1.05]) # 设置x、y轴的上下限，设置宽一点，以免和边缘重合，可以更好的观察图像的整体([-0.05, 1.05])plt.xlabel('False Positive Rate')plt.ylabel('True Positive Rate') # 可以使用中文，但需要导入一些库即字体plt.title('Receiver operating characteristic example')plt.legend(loc="lower right")()。

如何用python绘制简单条形图？

如何用python绘制简单条形图呢？这里离不开matplotlib的使用。

条形图是数据可视化图形中很基础也很常用的一种图，简单解释下：条形图也叫长条图（英语：bar chart），亦称条图（英语：bar graph）、条状图、棒形图、柱状图、条形图表，是一种以长方形的长度为变量的统计图表。

长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列，或用多维方式表达。那么一个普通的条形图是长什么样子的呢？当！当！当！

就是下图的这个样子：图先亮出来啦，接下来研究这个图是怎么画的吧，先看一下原数据长什么样子：实际画图的流程和画折线图很相近，只是用到的画图函数不一样，绘制条形图的函数（）：由于这只是最简单的一个条形图，实际上条形图的函数（）还有不少可以探索的参数设置，和对折线图函数()的探索差不多，有兴趣的孩子可以自己去进行探索哦。

按照条形长短进行排序展示的条形图当然也可以有其他的设置，比如说上图中的线条高低参差不齐，这是因为x轴的数据是按照学校名称进行排序的，那么可不可以按照分数的高低进行排序呢？

也就是让所有的长方形按照从高到矮或者从矮到高的顺序进行排列？当然可以啦！这里需要强调的是，条的高低排列等信息都是来源于原数据的，要想让条形的顺序发生改变，需要对画图的来源数据进行更改呢！

把原数据逆序排序后截取前十名数据赋值给data_yuwen，作为新的数据源传入画图函数()，画出来的图自然就不一样了。

先看一眼数据长什么样子：根据这个数据源绘制出的图形如下，由于用来画图的数据进行了降序排序操作，所以生成条形图的条也会进行降序排序展示：很多时候，我们常见的条形图还有另一种展现形式，那就是横向的条形图，比较火的那种动态条形图绝大多数也都是横向的条形图，那么横向的条形图如何绘制呢？

理解()主要参数其实也不难，只要清楚()函数中主要参数的作用就可以了！条形图函数中有五个主要参数，分别是x，height，width，bottom，orientation。

其中x控制的是每个条在x轴上位置，height控制的是每个条的长度，width控制的是每个条的宽度，bottom控制的是每个条在y轴方向的起始位置，orientation控制的是条形的方向，是纵向还是横向，默认是纵向的。

通过一个小例子理解下这几个参数的作用：上边的几行代码输出的图形如下：对比着代码和实际输出的条形图，各个主要参数的作用是不是一目了然啦？

横向条形图理解了这几个参数作用后，纵向的条形图转换成横向的条形图就没什么难度了！

需要设置所有条形在x轴的位置都为0，也就全部从最左侧开始画条形;由于是横向条形图，所以实际上条的宽度显示的是数据大小，将width参数设置成原数据中的语文成绩；bottom控制每个条在y轴方向的起始位置，设置bottom=range（10）设置每个条形在y轴的起始位置各不相同避免有条形重叠；height控制的是每个条在y轴方向上的长度，条形图横向设置后，在y轴上的长度失去了衡量数据的意义，所以直接设置一个常数即可；最后设置条形的方向为横向，即orientation=“horizontal”。

温馨提示：数据和标签一定要匹配，即()重点的数据要和plt.yticks()中提取出来的标签一一对应，一旦不匹配，整个图展现的结果就是一个错误的结果！

上述代码生成的条形图如下：感觉上边这种生成横向条形图的方式有点点绕，和人们的习惯认知有点不大一样，难道画一个横向条形图就非得转变自己的习惯认知这么反人类吗？

当然不是的，实际上有更简单的方法绘制一个横向条形图，之所以没有一开始就直接用这种简单的方法，也是为了让大家体会下条形图参数的灵活设置而已，而且如果比较绕的方法都能理解了，简单的方法理解和运用起来就更没有难度了啊！

不卖关子了，我们来认识下和()函数类似的()函数。

()函数是专门绘制水平条形图的函数，主要的参数有：y 控制y轴显示的标签来源width 控制横向条形的长度，即用来进行对比的数据源height 条形的宽度需要设置的参数主要就是这三个，比用()函数绘制水平条形图简单了很多，具体代码如下：效果图：和用()函数绘制的横向条形图一毛一样对不对？

以后有需求绘制横向条形图，尽量用()函数吧，毕竟它是专门绘制这种类型图的，简单好用。

然而实际工作中对于条形图的需求不只是这些，比如例子中只是对各个学校语文成绩的展示，有时候需要各个学科的成绩同时展现在一幅条形图中，有时候也需要绘制堆积条形图对各学科的成绩以及总成绩进行展示，这些图又该如何绘制呢？

其实只要理解了各个参数的含义，绘制这些图也不在话下，至于具体怎么画，且看下回分解啊！

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最后

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