Python 畫(huà)圖存儲(chǔ)（savefig）

你可以安裝python的第三方應(yīng)用?chartdirector,?如下面用python代碼生成多個(gè)曲線(xiàn)的png圖形，并可以自定義layout.

站在用戶(hù)的角度思考問(wèn)題，與客戶(hù)深入溝通，找到黃島網(wǎng)站設(shè)計(jì)與黃島網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗(yàn)，讓設(shè)計(jì)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，創(chuàng)造個(gè)性化、用戶(hù)體驗(yàn)好的作品，建站類(lèi)型包括：成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機(jī)端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、主機(jī)域名、網(wǎng)頁(yè)空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務(wù)覆蓋黃島地區(qū)。

#!/usr/bin/python

from pychartdir import *

# The data for the line chart

data0 = [42, 49, 33, 38, 51, 46, 29, 41, 44, 57, 59, 52, 37, 34, 51, 56, 56, 60, 70,

76, 63, 67, 75, 64, 51]

data1 = [50, 55, 47, 34, 42, 49, 63, 62, 73, 59, 56, 50, 64, 60, 67, 67, 58, 59, 73,

77, 84, 82, 80, 84, 98]

data2 = [36, 28, 25, 33, 38, 20, 22, 30, 25, 33, 30, 24, 28, 15, 21, 26, 46, 42, 48,

45, 43, 52, 64, 60, 70]

# The labels for the line chart

labels = ["0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13",

"14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24"]

# Create an XYChart object of size 600 x 300 pixels, with a light blue (EEEEFF)

# background, black border, 1 pxiel 3D border effect and rounded corners

c = XYChart(600, 300, 0xeeeeff, 0x000000, 1)

c.setRoundedFrame()

# Set the plotarea at (55, 58) and of size 520 x 195 pixels, with white background.

# Turn on both horizontal and vertical grid lines with light grey color (0xcccccc)

c.setPlotArea(55, 58, 520, 195, 0xffffff, -1, -1, 0xcccccc, 0xcccccc)

# Add a legend box at (50, 30) (top of the chart) with horizontal layout. Use 9 pts

# Arial Bold font. Set the background and border color to Transparent.

c.addLegend(50, 30, 0, "arialbd.ttf", 9).setBackground(Transparent)

# Add a title box to the chart using 15 pts Times Bold Italic font, on a light blue

# (CCCCFF) background with glass effect. white (0xffffff) on a dark red (0x800000)

# background, with a 1 pixel 3D border.

c.addTitle("Application Server Throughput", "timesbi.ttf", 15).setBackground(

0xccccff, 0x000000, glassEffect())

# Add a title to the y axis

c.yAxis().setTitle("MBytes per hour")

# Set the labels on the x axis.

c.xAxis().setLabels(labels)

# Display 1 out of 3 labels on the x-axis.

c.xAxis().setLabelStep(3)

# Add a title to the x axis

c.xAxis().setTitle("Jun 12, 2006")

# Add a line layer to the chart

layer = c.addLineLayer2()

# Set the default line width to 2 pixels

layer.setLineWidth(2)

# Add the three data sets to the line layer. For demo purpose, we use a dash line

# color for the last line

layer.addDataSet(data0, 0xff0000, "Server #1")

layer.addDataSet(data1, 0x008800, "Server #2")

layer.addDataSet(data2, c.dashLineColor(0x3333ff, DashLine), "Server #3")

# Output the chart

c.makeChart("multiline.png")

求教python一個(gè)作圖的問(wèn)題

matplotlib 是python最著名的繪圖庫(kù)，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。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應(yīng)用程序中。

它的文檔相當(dāng)完備，并且Gallery頁(yè)面中有上百幅縮略圖，打開(kāi)之后都有源程序。因此如果你需要繪制某種類(lèi)型的圖，只需要在這個(gè)頁(yè)面中瀏覽/復(fù)制/粘貼一下，基本上都能搞定。

在Linux下比較著名的數(shù)據(jù)圖工具還有g(shù)nuplot，這個(gè)是免費(fèi)的，Python有一個(gè)包可以調(diào)用gnuplot，但是語(yǔ)法比較不習(xí)慣，而且畫(huà)圖質(zhì)量不高。

而?Matplotlib則比較強(qiáng)：Matlab的語(yǔ)法、python語(yǔ)言、latex的畫(huà)圖質(zhì)量（還可以使用內(nèi)嵌的latex引擎繪制的數(shù)學(xué)公式）。

本文目錄

1.?Matplotlib.pyplot快速繪圖

2.?面向?qū)ο螽?huà)圖

3.?Matplotlib.pylab快速繪圖

4.?在圖表中顯示中文

5.?對(duì)LaTeX數(shù)學(xué)公式的支持

6.?對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸

7.?學(xué)習(xí)資源

Matplotlib.pyplot快速繪圖

快速繪圖和面向?qū)ο蠓绞嚼L圖

matplotlib實(shí)際上是一套面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)，它所繪制的圖表中的每個(gè)繪圖元素，例如線(xiàn)條Line2D、文字Text、刻度等在內(nèi)存中都有一個(gè)對(duì)象與之對(duì)應(yīng)。

為了方便快速繪圖matplotlib通過(guò)pyplot模塊提供了一套和MATLAB類(lèi)似的繪圖API，將眾多繪圖對(duì)象所構(gòu)成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)隱藏在這套API內(nèi)部。我們只需要調(diào)用pyplot模塊所提供的函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)快速繪圖以及設(shè)置圖表的各種細(xì)節(jié)。pyplot模塊雖然用法簡(jiǎn)單，但不適合在較大的應(yīng)用程序中使用。

為了將面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)包裝成只使用函數(shù)的調(diào)用接口，pyplot模塊的內(nèi)部保存了當(dāng)前圖表以及當(dāng)前子圖等信息。當(dāng)前的圖表和子圖可以使用plt.gcf()和plt.gca()獲得，分別表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模塊中，許多函數(shù)都是對(duì)當(dāng)前的Figure或Axes對(duì)象進(jìn)行處理，比如說(shuō)：

plt.plot()實(shí)際上會(huì)通過(guò)plt.gca()獲得當(dāng)前的Axes對(duì)象ax，然后再調(diào)用ax.plot()方法實(shí)現(xiàn)真正的繪圖。

可以在Ipython中輸入類(lèi)似"plt.plot??"的命令查看pyplot模塊的函數(shù)是如何對(duì)各種繪圖對(duì)象進(jìn)行包裝的。

配置屬性

matplotlib所繪制的圖表的每個(gè)組成部分都和一個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)，我們可以通過(guò)調(diào)用這些對(duì)象的屬性設(shè)置方法set_*()或者pyplot模塊的屬性設(shè)置函數(shù)setp()設(shè)置它們的屬性值。

因?yàn)閙atplotlib實(shí)際上是一套面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)，因此也可以直接獲取對(duì)象的屬性

配置文件

繪制一幅圖需要對(duì)許多對(duì)象的屬性進(jìn)行配置，例如顏色、字體、線(xiàn)型等等。我們?cè)诶L圖時(shí)，并沒(méi)有逐一對(duì)這些屬性進(jìn)行配置，許多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib將這些缺省配置保存在一個(gè)名為“matplotlibrc”的配置文件中，通過(guò)修改配置文件，我們可以修改圖表的缺省樣式。配置文件的讀入可以使用rc_params()，它返回一個(gè)配置字典；在matplotlib模塊載入時(shí)會(huì)調(diào)用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams變量中；matplotlib將使用rcParams字典中的配置進(jìn)行繪圖；用戶(hù)可以直接修改此字典中的配置，所做的改變會(huì)反映到此后創(chuàng)建的繪圖元素。

繪制多子圖（快速繪圖）

Matplotlib 里的常用類(lèi)的包含關(guān)系為?Figure - Axes - (Line2D, Text, etc.)一個(gè)Figure對(duì)象可以包含多個(gè)子圖(Axes)，在matplotlib中用Axes對(duì)象表示一個(gè)繪圖區(qū)域，可以理解為子圖。

可以使用subplot()快速繪制包含多個(gè)子圖的圖表，它的調(diào)用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot將整個(gè)繪圖區(qū)域等分為numRows行* numCols列個(gè)子區(qū)域，然后按照從左到右，從上到下的順序?qū)γ總€(gè)子區(qū)域進(jìn)行編號(hào)，左上的子區(qū)域的編號(hào)為1。如果numRows，numCols和plotNum這三個(gè)數(shù)都小于10的話(huà)，可以把它們縮寫(xiě)為一個(gè)整數(shù)，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的區(qū)域中創(chuàng)建一個(gè)軸對(duì)象。如果新創(chuàng)建的軸和之前創(chuàng)建的軸重疊的話(huà)，之前的軸將被刪除。

subplot()返回它所創(chuàng)建的Axes對(duì)象，我們可以將它用變量保存起來(lái)，然后用sca()交替讓它們成為當(dāng)前Axes對(duì)象，并調(diào)用plot()在其中繪圖。

繪制多圖表（快速繪圖）

如果需要同時(shí)繪制多幅圖表，可以給figure()傳遞一個(gè)整數(shù)參數(shù)指定Figure對(duì)象的序號(hào)，如果序號(hào)所指定的Figure對(duì)象已經(jīng)存在，將不創(chuàng)建新的對(duì)象，而只是讓它成為當(dāng)前的Figure對(duì)象。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 創(chuàng)建圖表1

plt.figure(2) # 創(chuàng)建圖表2

ax1 = plt.subplot(211) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖1

ax2 = plt.subplot(212) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

plt.figure(1) ?#? # 選擇圖表1

plt.plot(x, np.exp(i*x/3))

plt.sca(ax1) ? #? # 選擇圖表2的子圖1

plt.plot(x, np.sin(i*x))

plt.sca(ax2) ?# 選擇圖表2的子圖2

plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在圖表中顯示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字體無(wú)法正確顯示中文。為了讓圖表能正確顯示中文，可以有幾種解決方案。

在程序中直接指定字體。

在程序開(kāi)頭修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib輸出圖象的中文顯示問(wèn)題

上面那個(gè)link里的修改matplotlibrc方式，我試了好幾次都沒(méi)成功。能work的一個(gè)比較簡(jiǎn)便粗暴的方式（但不知道有沒(méi)有副作用）是，1.找到字體目錄YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。這里我們用中文楷體(可以從windows/system32/fonts拷貝過(guò)來(lái)，對(duì)于win8字體文件不是ttf的可以從網(wǎng)上下一個(gè)微軟雅黑)，直接張貼到前面的ttf目錄下，然后更名為Vera.ttf。2.?中文字符串用unicode格式，例如：u''測(cè)試中文顯示''，代碼文件編碼使用utf-8 加上" #?coding = utf-8 ?"一行。

面向?qū)ο螽?huà)圖

matplotlib API包含有三層，Artist層處理所有的高層結(jié)構(gòu)，例如處理圖表、文字和曲線(xiàn)等的繪制和布局。通常我們只和Artist打交道，而不需要關(guān)心底層的繪制細(xì)節(jié)。

直接使用Artists創(chuàng)建圖表的標(biāo)準(zhǔn)流程如下：

創(chuàng)建Figure對(duì)象

用Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或者多個(gè)Axes或者Subplot對(duì)象

調(diào)用Axies等對(duì)象的方法創(chuàng)建各種簡(jiǎn)單類(lèi)型的Artists

import?matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50)?Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2?X2 = [0, 1]?Y2 = [0, 1] # y = x

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure'?instance?Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes'?instance?in the figure?Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D?instance?in the axes

Fig.show()?Fig.savefig("test.pdf")

Matplotlib教程,Pyplot教程

pyplot是一個(gè)函數(shù)集合,能夠讓matplotlib像matlib一樣工作,每一個(gè)函數(shù)都會(huì)對(duì)一個(gè)figure做出一些改變,例如,創(chuàng)建一個(gè)figure,在一個(gè)figure里創(chuàng)建一個(gè)plotting area,在plotting area里畫(huà)一些線(xiàn),在plot里加一些標(biāo)簽等

在pyplot函數(shù)調(diào)用之間會(huì)保留著各種狀態(tài),比如當(dāng)前figure和plotting area和當(dāng)前的axes(這里的axes是指figure中axes部分,不是指數(shù)學(xué)上的axis的復(fù)數(shù))

pyplot API沒(méi)有面像對(duì)象API靈活,這里能看到的大部函數(shù)都是從一個(gè)Axes對(duì)象的方法,建議看文檔中的例子了解它是怎么工作的

用pyplot快速創(chuàng)建一張圖

為什么x軸是0-3,y軸是1-4,如果你給plot傳入一個(gè)數(shù)組,plot會(huì)假設(shè)是一個(gè)y值的序列,然后自動(dòng)創(chuàng)建相應(yīng)的x值,因?yàn)閜ython從0開(kāi)始,默認(rèn)的x向量與y同樣長(zhǎng)度,則x為[0,1,2,3]

plot是一個(gè)萬(wàn)能命令,它可以任意數(shù)里的參數(shù),例如,畫(huà)一個(gè)x-y二維圖像,可以這樣用命令

對(duì)于每個(gè)成對(duì)的x,y,還有一個(gè)可選的第三個(gè)參數(shù),用來(lái)指定畫(huà)線(xiàn)的顏色和類(lèi)型,格式化的字母符號(hào)借鑒于matlab,你能把顏色符號(hào)與線(xiàn)類(lèi)型連在一起,默認(rèn)的格式化符號(hào)是'b-',就是藍(lán)色的實(shí)線(xiàn),如果你想畫(huà)一個(gè)紅色圖點(diǎn),可以

plot文檔里有所有的格式化參數(shù),例子中axis()使用一個(gè)list [xmin,xmax,ymin,ymax]來(lái)指定可見(jiàn)范圍

如果matplotlib只能用lists,那對(duì)于數(shù)字處理就沒(méi)什么用了.一般來(lái)講,你可以用numpy.array,實(shí)際上,所有序列都被內(nèi)部轉(zhuǎn)換成numpy.array,下面的例子用不同的形式畫(huà)了一些線(xiàn)

有一些實(shí)例,是通過(guò)字符串訪(fǎng)問(wèn)變量里的數(shù)據(jù),例numpy.recarray,pandas.DataFrame

matplotlib可以讓你提供一些帶有關(guān)鍵字字典的對(duì)象,如果是這樣的對(duì)象,plot可以把字符串和變量關(guān)聯(lián)起來(lái)

也可以使用分類(lèi)變量做圖,matlibplot有很多函數(shù)可以傳入分類(lèi)變量

線(xiàn)有很多屬性,如線(xiàn)寬,樣式,反鋸齒,有很多方式設(shè)置線(xiàn)的屬性

獲取可設(shè)置屬性的列表,調(diào)用setp函數(shù)

Matlab和pyplot,有一個(gè)當(dāng)前figure和當(dāng)前axes的概念,所有的plot命令都會(huì)作用在當(dāng)前axes上,函數(shù)gca()返回當(dāng)前axes,gcf()返回當(dāng)前figure

通常,你不用擔(dān)心這個(gè),因?yàn)槎荚趦?nèi)部處理了這些問(wèn)題,下面是一個(gè)創(chuàng)建兩個(gè)subplot的腳本

這里的的figure()是可選的,因?yàn)槟J(rèn)情況自動(dòng)創(chuàng)建了figure(1),還有如果你不指定任何subplot,會(huì)默認(rèn)創(chuàng)建subplot(111),subplot指定行數(shù),列數(shù),plot序號(hào),plot序號(hào)的范圍是1到行數(shù)乘以列數(shù).如果行列數(shù)相乘小于10,參數(shù)里的逗號(hào)是可選的,因?yàn)閟ubplot(211)默認(rèn)是指subplot(2,1,1)

你可以創(chuàng)建任何數(shù)量的subplot和axes,如果你想用axes()命令手動(dòng)指定axes位置(例如不是一個(gè)矩形),你可以用axes([left,bottom,width,height]),這里所有數(shù)都是小數(shù)(0 to1)

可以多次用一個(gè)增長(zhǎng)的數(shù)當(dāng)參數(shù)調(diào)用figure()創(chuàng)建多個(gè)figures,當(dāng)然,每個(gè)figure都包括多個(gè)subplot和axes

clf()可以清除當(dāng)前figure,cla()可以清除當(dāng)前axes,如果你覺(jué)得內(nèi)部狀態(tài)不好用,你可以用弱狀態(tài)的面向?qū)ο驛PI來(lái)代替它

如果你創(chuàng)建了多個(gè)figure,你需要注意一件事,figure是在調(diào)用close()的時(shí)候內(nèi)存才被釋放,刪除所有figure,或用窗口管理器關(guān)閉窗口是不行的,因?yàn)閜yplot在close()調(diào)用之前會(huì)有很多內(nèi)部引用

text()命令可以在任何位置填加文本,xlabel,ylabel和title可以在指定的地方填加文本

所有的text()命令都會(huì)返回matplotlib.text.Text實(shí)例,和線(xiàn)段一樣,你可以在函數(shù)里或者setp里用關(guān)鍵字參數(shù)自定義屬性

matplotlib里文本里可以用Tex方程表達(dá)式,例如,你想寫(xiě)sigma=15,你可以用Tex表達(dá)式,然后用$括起來(lái)

前面的r很重要,它意味著\是字符串,不要當(dāng)成python轉(zhuǎn)義符,matplotlib有一個(gè)內(nèi)置的Tex解析器和布局引擎,和自己的數(shù)字字體,也就是說(shuō)可以在跨平臺(tái)的時(shí)候不用安裝Tex,如果安裝了LaTex和dvipng,也可以用來(lái)做輸出

text()可以用在axes的任何位置,一個(gè)用法就是用來(lái)注釋,annotate()可以很容易的提供幫助功能,有兩個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)要考慮,xy和xytext,都是元組形式

matplotlib不僅提供線(xiàn)性坐標(biāo)軸刻度,而且還提供對(duì)數(shù)和分對(duì)數(shù)刻度,這種刻度對(duì)跨度很大的數(shù)據(jù)很有用,改變刻度比例很簡(jiǎn)單:

y軸不同刻度的例子

你也可以填加自己的刻度比例

python里面有哪些自帶函數(shù)？

python系統(tǒng)提供了下面常用的函數(shù)：

1. 數(shù)學(xué)庫(kù)模塊（math）提供了很多數(shù)學(xué)運(yùn)算函數(shù)；

2.復(fù)數(shù)模塊（cmath）提供了用于復(fù)數(shù)運(yùn)算的函數(shù)；

3.隨機(jī)數(shù)模塊（random）提供了用來(lái)生成隨機(jī)數(shù)的函數(shù)；

4.時(shí)間（time）和日歷（calendar）模塊提供了能處理日期和時(shí)間的函數(shù)。

注意：在調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)之前，先要使用import 語(yǔ)句導(dǎo)入 相應(yīng)的模塊

該語(yǔ)句將模塊中定義的函數(shù)代碼復(fù)制到自己的程 序中，然后就可以訪(fǎng)問(wèn)模塊中的任何函數(shù)，其方 法是在函數(shù)名前面加上“模塊名.”。

希望能幫到你。

python繪圖篇

1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標(biāo)題文字。

2，title設(shè)置標(biāo)題。

3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會(huì)阻礙程序運(yùn)行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會(huì)關(guān)閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向?qū)ο罄L圖

1，當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個(gè)圖表的子圖。

configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。

可以通過(guò)修改配置文件更改對(duì)象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開(kāi)始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對(duì)象

1，圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2，如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。

分為簡(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象，簡(jiǎn)單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類(lèi)型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象，使他們構(gòu)成一個(gè)整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏：

1，創(chuàng)建Figure對(duì)象（通過(guò)figure（）函數(shù)，會(huì)進(jìn)行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）

2，為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。

3，調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類(lèi)簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對(duì)象。

1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>

3，可通過(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標(biāo)軸，坐標(biāo)網(wǎng)格，刻度標(biāo)簽，坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線(xiàn)。

1，可對(duì)曲線(xiàn)進(jìn)行插值。

2，fill_between()繪制交點(diǎn)。

3，坐標(biāo)變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數(shù)是

2，箱線(xiàn)圖（Boxplot）也稱(chēng)箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位

數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱(chēng)性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。

3，餅圖就是把一個(gè)圓盤(pán)按所需表達(dá)變量的觀察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價(jià)于每個(gè)觀察

值的大小。

4,散點(diǎn)圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類(lèi)似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫(huà)線(xiàn)和點(diǎn)，來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中，我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶(hù)也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個(gè)頁(yè)面；然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn)，線(xiàn)和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區(qū)域與邊界

R在繪圖時(shí)，將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系，通過(guò)顯示出來(lái)的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。

添加對(duì)象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象，下面是幾個(gè)有用的函數(shù)，以及對(duì)其功能的說(shuō)明。

?points(x, y, ...)，添加點(diǎn)

?lines(x, y, ...)，添加線(xiàn)段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線(xiàn)y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線(xiàn)

?abline(v=x, ...)，添加垂直線(xiàn)

?polygon(x, y, ...)，添加一個(gè)閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)線(xiàn)段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號(hào)

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說(shuō)明

標(biāo)題名稱(chēng)：pythongcf函數(shù) Pythongcd
轉(zhuǎn)載來(lái)源：http://www.chinadenli.net/article8/doccoop.html

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