import numpy as np
def main():
# print("hello")
# line
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
# print(x)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
plt.figure(1) # 绘制第一个图
plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=1.0, linestyle='-', label="COS", alpha=0.5) # 绘制cos
plt.plot(x, s, color="red", linewidth=1.0, linestyle='--', label="SIN", alpha=0.5) # 绘制sin
plt.title("cos & sin") # 添加标题
ax = plt.gca() # 轴的编辑器
ax.spines["right"].set_color("none")
ax.spines["top"].set_color("none")
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))
ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0,np.pi /2 , np.pi ],
[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$', r'$+\pi/2$',r'$+\pi$'])
plt.yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
for label in ax.get_xticklabels()+ ax.get_yticklabels():
label.set_fontsize(16)
label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None'
,alpha=0.2))
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid()
# plt.axis([-1,1,-0.5,1])
plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.5,c ,c >0.5,color='green',alpha=0.25)
t =1
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],'y',linewidth=3,linestyle='--')
plt.annotate('cos(1)',xy=(t,np.cos(1)), xycoords ='data', xytext=(+10,+30),arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')
)
plt.show() if __name__ == '__main__':
main()

  

python学习之matplotlib实战的更多相关文章

  1. python学习之matplotlib实战2

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): #scatter fig = plt.figure() ax = fig. ...

  2. Python学习-使用matplotlib画动态多图

    最近常常使用matplotlib进行数学函数图的绘制,可是怎样使用matplotlib绘制动态图,以及绘制动态多图.直到今天才学会. 1.參考文字 首先感谢几篇文字的作者.帮我学会了怎样绘制.大家也能 ...

  3. 【Python学习】matplotlib的颜色

    matplotlib自带的颜色 seaborn的颜色 装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names. 使用的 ...

  4. python学习之matplotlib绘制动图(FuncAnimation()参数)

    1.函数FuncAnimation(fig,func,frames,init_func,interval,blit)是绘制动图的主要函数,其参数如下: a.fig 绘制动图的画布名称 b.func自定 ...

  5. python学习之scipy实战1(积分用法)

    import numpy as np def main(): #1-- Integral积分 from scipy.integrate import quad, dblquad, nquad prin ...

  6. python学习之numpy实战

    import numpy as np def main(): lst=[[1,3,5],[2,4,6]] print('hello world') print(type(lst)) np_lst = ...

  7. python实战学习之matplotlib绘图续

    学习完matplotlib绘图可以设置的属性,还需要学习一下除了折线图以外其他类型的图如直方图,条形图,散点图等,matplotlib还支持更多的图,具体细节可以参考官方文档:https://matp ...

  8. (数据科学学习手札47)基于Python的网络数据采集实战(2)

    一.简介 马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集 ...

  9. 学习参考《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码

    学习Python的主要语法后,想利用python进行数据分析,感觉<Python数据分析与挖掘实战>可以用来学习参考,理论联系实际,能够操作数据进行验证,基础理论的内容对于新手而言还是挺有 ...

随机推荐

  1. Protocol类型限制

    1.protocol类型限制 设定情景: 某攻城狮A希望找一个会做饭.洗衣服的女生做女朋友,有国企工作的优先. 满足条件的女生都可以向他发送消息 从题目中我们得到要求 会做饭 会洗衣服 有份好工作 @ ...

  2. NSDate分类,把系统返回的时间与现在进行比较---秀清

    // // NSDate+Joe.h // WeiBo // // Created by 张秀清 on 15/9/17. // Copyright (c) 2015年 张秀清. All rights ...

  3. AI模型运维——NVIDIA驱动、cuda、cudnn、nccl安装

    目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.co ...

  4. fuzz——AFL基础使用方法

    最近打 ctf 的时候感觉有点遇到瓶颈,就来 fuzz 这块看看. AFL 全称为 American huzzy loop,是 Fuzzing 最高级的测试工具之一.这个工具对有源码和无源码的二进制程 ...

  5. Scala中实现break与continue

    Scala是函数式编程语言,因此没有直接的break与continue关键字,要实现break与continue效果,需要绕一下. 需要导入包: import util.control.Breaks. ...

  6. mocha_JavaScript单元测试框架

    mocha mocha是JavaScript的一种单元测试框架,既可以在浏览器环境下运行,也可以在Node.js环境下运行. 使用mocha,我们就只需要专注于编写单元测试本身,然后,让mocha去自 ...

  7. traceback.print_exc()的用法

    Python使用traceback.print_exc()来代替print e 来输出详细的异常信息   [python] view plain copy try: 1/0 except Except ...

  8. CentOS8上安装MySQL

    没有选择Win10上安装MySQL,个人感觉比较傻瓜式.同时相对Win10操作系统,个人更熟悉Unix/Linux操作系统,所以选择在CentOS8上安装MySQL数据库. 还是熟悉的yum安装,前提 ...

  9. Spring Cloud Feign 如何使用对象参数

    概述 Spring Cloud Feign 用于微服务的封装,通过接口代理的实现方式让微服务调用变得简单,让微服务的使用上如同本地服务.但是它在传参方面不是很完美.在使用 Feign 代理 GET 请 ...

  10. tomcat编码错乱问题

    问题场景:相同的代码,在同事电脑上可以正常运行,在我电脑上用项目跑代码的时候,密文没法解密,用main方法就可以,而且用同事代码打的war包在我本地也不行,初步排查,应该是本地环境的问题. 场景1:本 ...