python 数学公式可视化

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python 数学公式可视化

Python有很多可视化工具，本篇只介绍Matplotlib。

Matplotlib是一种2D的绘图库，它可以支持硬拷贝和跨系统的交互，它可以在Python脚本、IPython的交互环境下、Web应用程序中使用。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包(如IPython)，Matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能。它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的食量(vector)和光栅(raster)图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。

Matplotlib程序包

所谓“一图胜千言”，我们很多时候需要通过可视化的方式查看、分析数据，虽然Pandas中也有一些绘图操作，但是相比较而言，Matplotlib在绘图显示效果方面更加出色。Python为Matplotlib提供了一个方便的接口，我们可以通过Pyplot对Matplotlib进行操作，多数情况下，Pyplot的命令与MATLAB有些相似。

导入Matplotlib包进行简单的操作(此处需要安装pip install matplotlib)：

import matplotlib.pyplot as plt#约定俗成的写法plt#首先定义两个函数(正弦&余弦)

importnumpy as np

X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)#-π to+π的256个值

C,S=np.cos(X),np.sin(X)

plt.plot(X,C)

plt.plot(X,S)#在ipython的交互环境中需要这句话才能显示出来

plt.show()

输出结果：

绘图命令的基本架构及其属性设置

上面的例子我们可以看出，几乎所有的属性和绘图的框架我们都选用默认设置。现在我们来看Pyplot绘图的基本框架是什么，用过Photoshop的人都知道，作图时先要定义一个画布，此处的画布就是Figure，然后再把其他素材“画”到该Figure上。

1)在Figure上创建子plot，并设置属性

x=np.linspace(0,10,1000)#X轴数据

y1=np.sin(x)#Y轴数据

y2=np.cos(x**2)#Y轴数据 x**2即x的平方

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.plot(x,y1,label=