物信息、統(tǒng)計、網(wǎng)頁制作、計算等多個領(lǐng)域都體現(xiàn)出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣,都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料

我們提供的服務(wù)有:網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站制作、微信公眾號開發(fā)、網(wǎng)站優(yōu)化、網(wǎng)站認證、朝陽ssl等。為數(shù)千家企事業(yè)單位解決了網(wǎng)站和推廣的問題。提供周到的售前咨詢和貼心的售后服務(wù),是有科學(xué)管理、有技術(shù)的朝陽網(wǎng)站制作公司
python;CMD命令行;windows操作系統(tǒng)
方法/步驟
1、首先下載安裝python,建議安裝2.7版本以上,3.0版本以下,由于3.0版本以上不向下兼容,體驗較差。
2、打開文本編輯器,推薦editplus,notepad等,將文件保存成 .py格式,editplus和notepad支持識別python語法。
腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python
表示該腳本文件是可執(zhí)行python腳本
如果python目錄不在usr/bin目錄下,則替換成當(dāng)前python執(zhí)行程序的目錄。
3、編寫完腳本之后注意調(diào)試、可以直接用editplus調(diào)試。調(diào)試方法可自行百度。腳本寫完之后,打開CMD命令行,前提是python 已經(jīng)被加入到環(huán)境變量中,如果沒有加入到環(huán)境變量,請百度
4、在CMD命令行中,輸入 “python” + “空格”,即 ”python “;將已經(jīng)寫好的腳本文件拖拽到當(dāng)前光標(biāo)位置,然后敲回車運行即可。
1、Numpy常用方法使用大全(超詳細)
1、Series和DataFrame簡單入門
2、Pandas操作CSV文件的讀寫
3、Pandas處理DataFrame,Series進行作圖
1、Matplotlib繪圖之屬性設(shè)置
2、Matplotlib繪制誤差條形圖、餅圖、等高線圖、3D柱形圖
1、層次分析法(AHP)——算數(shù)平均值法、幾何平均值法、特征值法(Python實現(xiàn),超詳細注釋)
2、Python實現(xiàn)TOPSIS分析法(優(yōu)劣解距離法)
3、Python實現(xiàn)線性插值和三次樣條插值
4、Python實現(xiàn)線性函數(shù)的擬合算法
5、Python實現(xiàn)統(tǒng)計描述以及計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)
6、Python實現(xiàn)迪杰斯特拉算法和貝爾曼福特算法求解最短路徑
在函數(shù)擬合中,如果用p表示函數(shù)中需要確定的參數(shù),那么目標(biāo)就是找到一組p,使得下面函數(shù)S的值最小:
這種算法稱為最小二乘法擬合。Python的Scipy數(shù)值計算庫中的optimize模塊提供了 leastsq() 函數(shù),可以對數(shù)據(jù)進行最小二乘擬合計算。
此處利用該函數(shù)對一段弧線使用圓方程進行了擬合,并通過Matplotlib模塊進行了作圖,程序內(nèi)容如下:
Python的使用中需要導(dǎo)入相應(yīng)的模塊,此處首先用 import 語句
分別導(dǎo)入了numpy, leastsq與pylab模塊,其中numpy模塊常用用與數(shù)組類型的建立,讀入等過程。leastsq則為最小二乘法擬合函數(shù)。pylab是繪圖模塊。
接下來我們需要讀入需要進行擬合的數(shù)據(jù),這里使用了 numpy.loadtxt() 函數(shù):
其參數(shù)有:
進行擬合時,首先我們需要定義一個目標(biāo)函數(shù)。對于圓的方程,我們需要圓心坐標(biāo)(a,b)以及半徑r三個參數(shù),方便起見用p來存儲:
緊接著就可以進行擬合了, leastsq() 函數(shù)需要至少提供擬合的函數(shù)名與參數(shù)的初始值:
返回的結(jié)果為一數(shù)組,分別為擬合得到的參數(shù)與其誤差值等,這里只取擬合參數(shù)值。
leastsq() 的參數(shù)具體有:
輸出選項有:
最后我們可以將原數(shù)據(jù)與擬合結(jié)果一同做成線狀圖,可采用 pylab.plot() 函數(shù):
pylab.plot() 函數(shù)需提供兩列數(shù)組作為輸入,其他參數(shù)可調(diào)控線條顏色,形狀,粗細以及對應(yīng)名稱等性質(zhì)。視需求而定,此處不做詳解。
pylab.legend() 函數(shù)可以調(diào)控圖像標(biāo)簽的位置,有無邊框等性質(zhì)。
pylab.annotate() 函數(shù)設(shè)置注釋,需至少提供注釋內(nèi)容與放置位置坐標(biāo)的參數(shù)。
pylab.show() 函數(shù)用于顯示圖像。
最終結(jié)果如下圖所示:
用Python作科學(xué)計算
numpy.loadtxt
scipy.optimize.leastsq
實驗中往往由于各種原因會存在一定的誤差,針對這一波動范圍我們稱之為置信區(qū)間。在可視化數(shù)據(jù)時,Matplotlib中的誤差棒圖(errorbar, 官方項目地址 )可以很好的表現(xiàn)這種有一定置信區(qū)間的帶誤差數(shù)據(jù)。
matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, fmt='', ecolor=None, elinewidth=None, capsize=None, capthick=None)
主要參數(shù)說明:
x,y: 數(shù)據(jù)點的位置坐標(biāo)
xerr,yerr: 數(shù)據(jù)的誤差范圍
fmt: 數(shù)據(jù)點的標(biāo)記樣式以及相互之間連接線樣式
ecolor: 誤差棒的線條顏色
elinewidth: 誤差棒的線條粗細
capsize: 誤差棒邊界橫杠的大小
capthick: 誤差棒邊界橫杠的厚度
ms: 數(shù)據(jù)點的大小
mfc: 數(shù)據(jù)點的顏色
mec: 數(shù)據(jù)點邊緣的顏色
示例:
運行結(jié)果:
運行結(jié)果:
今天開始琢磨用Python畫圖,沒使用之前是一臉懵的,我使用的開發(fā)環(huán)境是Pycharm,這個輸出的是一行行命令,這個圖畫在哪里呢?
搜索之后發(fā)現(xiàn),它會彈出一個對話框,然后就開始畫了,比如下圖
第一個常用的庫是Turtle,它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數(shù)庫,這個詞的意思就是烏龜,你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標(biāo)系里,從原點開始根據(jù)指令控制,爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉(zhuǎn)和移動,比如畫個圓,就是繞著圓心移動;再比如上圖這個怎么畫呢,其實主要就兩個命令:
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉(zhuǎn)170度,注意此時并沒有移動,只是轉(zhuǎn)角度
然后呢? 循環(huán)重復(fù)就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ,這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表,太贊了。
Turtle雖好玩,但是我想要的是我給定數(shù)據(jù),然后讓它畫圖,這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫,它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI,十分適合交互式地行制圖。其中,matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的,可以方便用戶快速繪制二維圖表。
使用起來也挺簡單,
首先import matplotlib.pyplot as plt?導(dǎo)入畫圖的圖。
然后給定x和y,用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了,接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善,比如加標(biāo)題,設(shè)定x軸和y軸標(biāo)簽,范圍,顏色,網(wǎng)格等等,在 這篇文章里介紹的很詳細。
現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)的好處就是你需要什么內(nèi)容,基本上都能搜索出來,而且還是免費的。
我為什么要研究這個呢?當(dāng)然是為了用,比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好?
假設(shè)現(xiàn)在有個數(shù)據(jù)csv文件,一列是日期,另一列是比特幣的價格,那用這個命令畫下:
這兩列數(shù)據(jù)讀到pandas中,日期為df['time']列,比特幣價格為df['ini'],那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下圖:
自己畫的是不是很香,哈哈!
然后呢,我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數(shù),那可不可以也放到這張圖中呢?不就是加一條命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
圖形如下:
但是,Ahr999指數(shù)怎么就一條線不動啊,?原來兩個Y軸不一致,顯示出來太怪了,需要用多Y軸,問題來了。
繼續(xù)谷歌一下,把第二個Y軸放右邊就行了,不過呢得使用多圖,重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標(biāo)簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數(shù),紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設(shè)定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網(wǎng)格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果,雖然丑了點,但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數(shù)都繪制到一張圖中,等等,三個甚至多個Y軸怎么加?這又是一個問題,留給愛思考愛學(xué)習(xí)的你。
有了自己的數(shù)據(jù),建立自己的各個指數(shù),然后再放到圖形界面中,同時針對異常情況再自動進行提醒,比如要抄底了,要賣出了,用程序做出自己的晴雨表。
Matplotlib
是一個由 John Hunter 等開發(fā)的,用以繪制二維圖形的 Python 模塊。它利用了 Python 下的數(shù)值計算模塊 Numeric
及 Numarray,克隆了許多 Matlab 中的函數(shù), 用以幫助用戶輕松地獲得高質(zhì)量的二維圖形。
文章題目:python誤差棒圖函數(shù),python 誤差棒
URL網(wǎng)址:http://www.chinadenli.net/article0/heohio.html
成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供面包屑導(dǎo)航、靜態(tài)網(wǎng)站、定制網(wǎng)站、虛擬主機、品牌網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站設(shè)計
聲明:本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主,如果涉及侵權(quán)請盡快告知,我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場,如需處理請聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載,或轉(zhuǎn)載時需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)