numpy和matploptlib
numpy
Numpy介绍
数据类型ndarray
生成数组的方法:
- 中文名
- 绘图库
- 外文名
- Matplotlib
- 所属领域
- 计算机
- 作 用
- 绘图
- 元 素
- x轴和y轴
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
labels=np.array(['第一次作业','第二次作业','第三次作业','第四次作业','第五次作业','第六次作业','第七次作业'])
nAttr=7
data=np.array([0,0.909,1,1,1,0.875,0])
angles=np.linspace(0,2*np.pi,nAttr,endpoint=False)
data=np.concatenate((data,[data[0]]))
angles=np.concatenate((angles,[angles[0]]))
fig=plt.figure(facecolor='white')
plt.subplot(111,polar=True)
plt.plot(angles,data,'bo-',color='g',linewidth=2)
plt.fill(angles,data,facecolor='r',alpha=0.25)
plt.thetagrids(angles*180/np.pi,labels)
plt.figtext(0.52,0.95,'01我的成绩',ha='center')
plt.grid(True)
plt.savefig('xuexi.JPG')
plt.show()
结果图:
from PIL import Image
import numpy as np
im0=np.array(Image.open('D:\\故宫.jpg').convert("L"))
im1=255-im0
im2=(100/255)*im0+150
im3=255*(im1/255)**2
pil_im=Image.fromarray(np.uint(im1))
pil_im.save('gugonggai.jpg')
pil_im.show()
im1,im2,im3三次改变的图分别为:
将im3改为:im3=255-255*(im1/255)**0.5+150
效果图为:
from PIL import Image
import numpy as np
vec_el=np.pi/2.2
vec_az=np.pi/4.
depth=7. #颜色的深浅,建议不要写太大的值,因为会变得很丑
im=np.array(Image.open('D:\\故宫.jpg').convert("L"))
a=np.asanyarray(im).astype('float')
grad=np.gradient(a)
grad_x,grad_y=grad
grad_x=grad_x*depth/100.
grad_y=grad_y*depth/100.
dx=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)
dy=np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az)
dz=np.sin(vec_el)
A=np.sqrt(grad_x**2+grad_y**2+1.)
uni_x=grad_x/A
uni_y=grad_y/A
uni_z=1./A
a2=255*(dx*uni_x+dy*uni_y+dz*uni_z)
a2=a2.clip(0,255)
im2=Image.fromarray(a2.astype('uint8'))
im2.save('gugong3.jpg')
好了,在这里放一下原图:
科学坐标绘制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
def Draw(pcolor,nt_point,nt_text,nt_size):
plt.plot(x,y,'k',label="$exp_decay$",color=pcolor,\
linewidth=3,linestyle="-")
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$",linewidth=1)
plt.xlabel('时间(s)')
plt.ylabel('幅度(mV)')
plt.title("阻尼衰减曲线绘制")
plt.annotate('$cos(2\pi t)\exp(-t)$',xy=nt_point,\
xytext=nt_text,fontsize=nt_size,arrowprops=\
dict(arrowstyle='->',connectionstyle="arc3,rad=.1"))
def Shadow(a, b):
ix=(x>a)&(x<b)
plt.fill_between(x,y,0,where=ix,facecolor='grey',alpha=0.25)
plt.text(0.5*(a+b),0.2,r"$\int_a^b f(x)\mathrm{d}x$",\
horizontalalignment='center')
def XY_Axis(x_start,x_end,y_start,y_end):
plt.xlim(x_start,x_end)
plt.ylim(y_start,y_end)
plt.xticks([np.pi/3,2*np.pi/3,1*np.pi,4*np.pi/3,\
5*np.pi/3],['$\pi/3$','$2\pi/3$','$\pi$','$4\pi/3$','$5\pi/3$'])
x=np.linspace(0.0,6.0,100)
y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8
z=0.5*np.cos(x**2)+0.8
note_point,note_text,note_size=(1,np.cos(2*np.pi)*\
np.exp(-1)+0.8),(1,1.4),14
fig=plt.figure(figsize=(8,6),facecolor='white')
plt.subplot(111)
Draw("red",note_point,note_text,note_size)
XY_Axis(0,5,0,1.8)
Shadow(0.8, 3)
plt.legend()
plt.savefig('sample.jpg')
plt.show()
结果图为:
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