numpy 和 matplotlib 相关笔记

• 用numpy表示高阶的函数，并用matplotlib将函数对应的曲线画出来。可添加子图，可进行颜色填充，可3D，可等高图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
func = np.poly1d(np.array([1, 2, 3, 4]))
# print(func)  # 1 x^3 + 2 x^2 + 3 x + 4
func1 = func.deriv(m=1)
# print(func1)  # 3x^2 + 4x +3 对func求一阶导数
func2 = func.deriv(m=2)
# print(func2)  # 6x + 4  对func求二阶导数
x = np.linspace(-10, 10, 30)  # 起点-10，终点10，共描点30个
y = func(x)
y1 = func1(x)
y2 = func2(x)
plt.plot(x, y, 'ro', x, y2, 'g--')  # 'ro'是红圆点,'g--'是绿色线条
plt.xlabel('this is x')  # 这个是定义x,y坐标的名称
plt.ylabel('this is y')
plt.show()

附： numpy.poly1d详细说明

Figure_1.png

'''添加子图'''
plt.subplot(311)
plt.plot(x, y, c='r', linestyle='-')
plt.title('Polynomial')  # 多项式

plt.subplot(312)
plt.plot(x, y1, c='b', linestyle='-', marker='^')  # 蓝色连线三角形标点
plt.title('first dervative')  # 一阶导数

plt.subplot(313)
plt.plot(x, y2, c='g', linestyle='', marker='o')  # 绿色不连线圆形标点
plt.title('second derivative')  # 二阶导数
plt.show()

Figure_2.png

'''颜色填充'''
fig = plt.figure()
# fig.fill_between(x, y, y1, facecolor='b')  # 'Figure' object has no attribute 'fill_between'

ax = fig.add_subplot(211)
ax.fill_between(x, y, y1, facecolor='b')  # 在两条曲线之间填充
ax.grid(True)

ax2 = fig.add_subplot(212)
ax2.fill(x, y, facecolor='b', alpha=0.3)  # 在曲线和'两端点之间线段'之间填充
ax2.fill(x, y1, facecolor='g', alpha=0.3)
ax2.grid(True)
plt.show()

Figure_3.png

'''三维绘图'''
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

u = np.linspace(-1, 1, 100)
x, y = np.meshgrid(u, u)
z = x ** 2 + y ** 2

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# cmap = color_map
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, cmap='rainbow')
plt.show()

Figure_4.png

'''三维等高线图'''
u = np.linspace(-1, 1, 100)
x, y = np.meshgrid(u, u)
z = x**2+y**2
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.contourf(x, y, z)
plt.show()

Figure_5.png