Python语言程序设计基础科学计算与可视化小练习

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例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

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一些有的没的：

以下为MacOS环境下实现的代码，windows可能略有不同。

如：matplotlib图例中中文乱码问题，一般代码会为

# matplotlib.rcParams['font.familt'] = 'SimHei'
# matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

或

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

这是黑体

mac若是想同样使用这个字体可能需要添加、配置等一系列操作，可以通过搜索mac下matplotlib图例中中文乱码问题来找到解决方案，但因为比较麻烦，我选择换用宋体（win没有试过，但是感觉应该不影响，建议有兴趣的小伙伴试一下）

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']

查询自己可用的字体：

from matplotlib.font_manager import FontManager
fm = FontManager()
mat_fonts = set(f.name  for f in fm.ttflist)
for i in mat_fonts:print(i)

一、画出正余弦三角函数图

#绘制正余弦函数图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-10, 10, 1000)
a = np.sin(x)
b = np.cos(x)
c = np.tan(x)
# d = np.log(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']#解决中文乱码问题plt.figure(figsize=(8, 4))#图像框大小
plt.plot(x, a, label='sin(x)', color='green', linewidth=0.5)#linewidth代表绘制出来线条的宽度
plt.plot(x, b, label='cos(x)', color='red', linewidth=0.5)
plt.plot(x, c, label='tan(x)', color='blue', linewidth=0.5)
# plt.plot(x,d,label='$log(x)$',color='grey',linewidth=0.5)plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('三角函数')
plt.xlim(0, 10)
plt.ylim(-3, 3)
# plt.xlim(xmin, xmax) xmin：x轴上的最小值、xmax：x轴上的最大值
plt.legend(title='图例')#图例
plt.show()

运行结果：

美化版：

# 绘制正余弦函数图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-10, 10, 10000)
a = np.sin(x)
b = np.cos(x)
c = np.tan(x)
# d = np.log(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Songti SC']  # 解决中文乱码问题plt.figure(figsize=(8, 4))  # 图像框大小
plt.plot(x, a, label='sin(x)', color='green', linewidth=1)  # linewidth代表绘制出来线条的宽度
plt.plot(x, b, label='cos(x)', color='red', linewidth=1)
plt.plot(x, c, label='tan(x)', color='blue', linewidth=1)
# plt.plot(x,d,label='$log(x)$',color='grey',linewidth=0.5)# plt.gca()，全称是get current axis 意为获取当前轴
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')  # spines:matplotlib坐标轴设置
ax.spines['top'].set_color('none')
# 由于我们移动的是左边和底部的轴，所以不用设置这两个也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 指定data类型，就是移动到指定数值
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))  # ('data',0) -> zero
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
# ax.spines[‘bottom’]获取底部的轴，通过set_position方法，设置底部轴的位置，
# 例如：ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0))表示设置底部轴移动到竖轴的0坐标位置，设置left的方法相同。plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('三角函数')
plt.xlim(-4.5, 4.5)
plt.ylim(-3, 3)
# plt.xlim(xmin, xmax) xmin：x轴上的最小值、xmax：x轴上的最大值
plt.legend(title='图例')  # 图例
plt.show()

运行结果：

关于Python数据处理Matplotlib轴的设置可以看下面

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