python定义函数作图 python定义函数的规则

Python气象数据处理与绘图(18):泰勒图

泰勒图绘制的核心思想是设计一个只有第一象限的极坐标,并将方差,相关系数进行捆绑,通过转化为极坐标系坐标进行绘制。为了实现泰勒图的绘制,我设计了两个函数:

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set_tayloraxes(fig, location=111) 和plot_taylor(axes, refsample, sample, args, *kwargs)

set_tayloraxes()函数用于建立一个泰勒图的坐标系,这个自定义函数一般情况下不建议修改,每一个参数都是经过多次调试得到的,很可能牵一发动全身。因此,将绘图部分的独立成为了plot_taylor函数(),这部分函数较为简单,目的就是将需要绘图的数据,转换为极坐标系坐标,通过plot函数将散点打在泰勒图上,这个函数模块较为简单,可以根据自己的输入数据情况进行调整。

下面介绍下函数的具体用法:

输入:

fig: 需要绘图的figure

rect:图的位置,如111为1行1列第一个,122为1行2列第2个

输出:

polar_ax:泰勒坐标系

输入:

axes : setup_axes返回的泰勒坐标系

refsample :参照样本

sample :评估样本

args, *kwargs :plt.plot()函数的相关参数,设置点的颜色,形状等等。

下面给出示例:

python怎么根据自定义函数lambda绘图

lambda就是匿名函数,就是没有名字的函数, 简便实用 ,来自于于函数式编程的概念(这个不懂自己谷歌); 连java7好像都加这个...

举个例子

一般的函数是这样:

def f(x):

return x+1

这样使用 print f(4)

用lambda的话,写成这样:

g = lambda x : x+1

这样使用 print g(4)

python画图:,横坐标是点数(1到1000),纵坐标是大小不同的数值,即如何用颜色的深浅代表数值的大小?

1、首先在python软件中,创建一个响应鼠标的自定义函数,当鼠标在画布上面点击一下,就画一个圆。

2、创建一个画布,背景是白色:img=np.ones((365,500,3),np.uint8)*255。

3、然后创建一个窗口:cv2.namedWindow('image')。当鼠标在这个窗口里面的时候,上面的自定义函数会响应鼠标。

4、开始一个while循环,每次在image窗口里面点击鼠标,就会画一个圆。

5、执行程序之后,在画布上随机的点击鼠标,就可以得到彩色的圆。

Python最小二乘法拟合与作图

在函数拟合中,如果用p表示函数中需要确定的参数,那么目标就是找到一组p,使得下面函数S的值最小:

这种算法称为最小二乘法拟合。Python的Scipy数值计算库中的optimize模块提供了 leastsq() 函数,可以对数据进行最小二乘拟合计算。

此处利用该函数对一段弧线使用圆方程进行了拟合,并通过Matplotlib模块进行了作图,程序内容如下:

Python的使用中需要导入相应的模块,此处首先用 import 语句

分别导入了numpy, leastsq与pylab模块,其中numpy模块常用用与数组类型的建立,读入等过程。leastsq则为最小二乘法拟合函数。pylab是绘图模块。

接下来我们需要读入需要进行拟合的数据,这里使用了 numpy.loadtxt() 函数:

其参数有:

进行拟合时,首先我们需要定义一个目标函数。对于圆的方程,我们需要圆心坐标(a,b)以及半径r三个参数,方便起见用p来存储:

紧接着就可以进行拟合了, leastsq() 函数需要至少提供拟合的函数名与参数的初始值:

返回的结果为一数组,分别为拟合得到的参数与其误差值等,这里只取拟合参数值。

leastsq() 的参数具体有:

输出选项有:

最后我们可以将原数据与拟合结果一同做成线状图,可采用 pylab.plot() 函数:

pylab.plot() 函数需提供两列数组作为输入,其他参数可调控线条颜色,形状,粗细以及对应名称等性质。视需求而定,此处不做详解。

pylab.legend() 函数可以调控图像标签的位置,有无边框等性质。

pylab.annotate() 函数设置注释,需至少提供注释内容与放置位置坐标的参数。

pylab.show() 函数用于显示图像。

最终结果如下图所示:

用Python作科学计算

numpy.loadtxt

scipy.optimize.leastsq


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