Построение графика окружности python

Видео:Построение графиков на python (питон)Скачать

Построение графиков с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.

В этом уроке мы разберём, как строить графики функций с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.
Matplotlib это библиотека для Python, предназначенная для визуализации данных. В данном уроке мы разберём построение графиков функций в Питон на плоскости и построение поверхности в трёхмерном пространстве. Зачастую, именно Matplotlib используется в научных исследованиях и конференциях для демонстрации полученных данных.
Для построения графиков нужно импортировать модуль Pyplot. Pyplot это модуль для работы с графиками в Питоне. Pyplot это набор команд, созданных для построения графиков функций и уравнений. Для удобного построения графиков так же нужно использовать библиотеку NumPy.
Matplotlib, как и NumPy, встроен в среду разработки Spyder, поэтому их можно импортировать без предварительной установки.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
as np и as plt означает, что когда мы будем вызывать функции и процедуры из модулей, вместо названия модулей мы будем использовать np и plt .
Для построения графика функции в Python нужно задать саму функцию. Её можно задать с помощью лямбда-функции. Лямбда-функция — это краткий способ записи обычной функции в одну строчку. В этом уроке мы рассмотрим построение синусоиды на Питоне. Синусоида задаётся функцией f(x) = sin(x) .
y = lambda x: np.sin(x)
y это обозначение функции (для её вызова мы будем использовать y(x) ), lambda это ключевое слово, обозначающее начало задания лямбда-функции, x это аргумент, использующийся в функции, после двоеточия задаётся функция. Так как в стандартном Python нет функции, возвращающей синус x , мы его задаём с помощью NumPy, его мы импортировали под именем np .
Все действия в Pyplot производятся на рисунках. Для построения графика функции в Python нужно сначала задать сетку координат. Сетка координат в python задается с помощью команды plt.subplots().
fig = plt.subplots()
Мы должны определить область значений, на которой мы будем строить график функции в Питоне. Это делается с помощью linspace .
x = np.linspace(-3, 3, 100)
linspace создаёт массив с нижней границей -3 и верхней границей 3 , в созданном массиве будет 100 элементов. Чем больше будет последнее число, тем больше значений функции будет рассчитываться, тем точнее будет отображаться график в Python.
После того, как мы создали систему координат, область построения, мы можем построить график в Питон. Для построения графика фуекции в Python нужно использовать команду plt.plot(x, y(x)) , где x это аргумент, y(x) это функция от x , заданная с помощью лямбда-выражения.
plt.plot(x, y(x))
После того, как мы построили график в Python, нужно показать его на рисунке. Для этого используется plt.show() .
Полный код программы на python для рисования графика функции
# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace( -3, 3, 100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
# показываем график
plt.show()

Получим график синусоиды в python в отдельном окне

Видео:#2. Функция plot для построения и оформления двумерных графиков | Matplotlib урокиСкачать

Отображение нескольких графиков на одном рисунке в Python

В одной области в python можно отобразить графики нескольких функций. Добавим aeyrwb. y=x и нарисуем ее совместно с синусоидой.
Для этого введем еще одну функцию с помощью lambda
y1=lambda x: x
Построим график этой функции
plt.plot(x,y1(x))
В итоге программа в Python для построения графиков двух функций в одном окне

# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
y1=lambda x: x
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace(-3, 3,100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
plt.plot(x,y1(x))
# показываем график
plt.show()

Видео:Основы Matplotlib | Построение Графиков На PythonСкачать

Трехмерные поверхности в Python

В трёхмерном пространстве каждая точка задаётся тремя координатами, следовательно, в трёхмерном пространстве нужно два аргумента для задания функции. В этом уроке по Питону мы зададим функцию
f(x,y)=x^2-y^2
от двух аргументов. Аргументы x и y , функция z .
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
Чтобы начать рисовать трехмерные поверхности в Python нужно сначал задать область построения с помощью функции plt.figure принимает параметр figsize(x, y) , где x и y – ширина и высота рисунка в дюймах. Создадим рисунок в Python размером 12×6 дюймов для отображения графиков
fig = plt.figure(figsize = (12, 6))
В построенной области мы создадим рисунок, в котором будут отображено трёхмерное пространство с координатными осями и сама поверхность. В Питоне для этого используется fig.add_subplot() .
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
Функция в Python fig.add_subplot() разбивает область построения на клетки и задает в какой клетке рисовать трехмерный график. Так команда ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’) разбивает область построения на две клтки и в первую клетку будет отображаться трехмерный гарфик, благодаря аргументу projection = ‘3d’
Введём области отображения функции для каждого аргумента в Питон.
xval = np.linspace(-5, 5, 100)
yval = np.linspace(-5, 5, 100)
Нужно создать поверхность, которая будет отображаться на рисунке в Python. Для этого используется
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride = 4, cstride = 4, cmap = cm.plasma)
Где x и y это принимаемые аргументы, z это получаемая функция, rstride и cstride отвечает за шаг прорисовки поверхности в Питон, чем меньше будут эти значения, тем более плавно будет выглядеть градиент на поверхности. С помощью cmap.plasma поверхность будет отображаться с цветовой схемой plasma . Например, существуют цветовые схемы, такие как viridis и magma . Полный список цветовых схем есть на сайте Matplotlib.
Пример программы на Python построение поверхности в трёхмерном пространстве # импортируем модули
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
# уравнение поверхности
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
# создаём полотно для рисунка
fig = plt.figure(figsize = (10, 10))
# создаём рисунок пространства с поверхностью
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
# размечаем границы осей для аргументов
xval = np.linspace(-4, 4, 100)
yval = np.linspace(-4, 4, 100)
# создаём массив с xval столбцами и yval строками
# — в этом массиве будут храниться значения z
x, y = np.meshgrid(xval, yval)
# приравниваем z к функции от x и y
z = f(x, y)
# создаём поверхность
surf = ax.plot_surface(
# отмечаем аргументы и уравнение поверхности
x, y, z,
# шаг прорисовки сетки
# — чем меньше значение, тем плавнее
# — будет градиент на поверхности
rstride = 10,
cstride = 10,
# цветовая схема plasma
cmap = cm.plasma)

Получим график трехмерной поверхности в цветовой гамме в специальном окне

Изменим параметры построения трехмерной поверхности, уменьшим размер сетик, сделаем поверхность более плавной и точной для этого уменьшаем параметры и сменим цветовую гамму на viridis

rstride = 2,
cstride = 2,
cmap = cm.viridis)

Получим график трехмерной поверхности в Python более точный и в другой цветовой гамме

Вернуться к содержанию курса python Следующая тема Классы в Питон

Видео:Визуализация Данных на Python | Pandas и MatplotlibСкачать

6 Способов построения круга в Matplotlib

мы узнаем, как сделать круг с помощью matplotlib в Python. Круг – это фигура круглой формы без углов. Существуют различные способы

• Автор записи

Автор: Team Python Pool
Дата записи

Видео:Создание графика обновляемого в режиме реального времени на pythonСкачать

6 Способов построения круга в Matplotlib

Привет, кодеры!! В этой статье мы узнаем, как сделать круг с помощью matplotlib в Python. Круг – это фигура круглой формы без углов. Существуют различные способы построения круга в matplotlib. Давайте обсудим их подробно.

Видео:15 Задача: Вычислить площадь и длину окружности круга при помощи PythonСкачать

Метод 1: matplotlib.patches.Круг():

• СИНТАКСИС: класс matplotlib.patches.Круг(xy, radius=r, **kwargs)
• class matplotlib.патчи.Circle(xy, radius=r, ,**kwargs)

Здесь мы использовали метод circle() модуля matplotlib для рисования круга. Мы скорректировали отношение единицы y к единице x с помощью href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_aspect.html”>метод set_aspect() . Мы установили радиус окружности равным 0,4 и сделали координату (0,5,0,5) центром окружности. href=”https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_aspect.html”>метод set_aspect() . Мы установили радиус окружности равным 0,4 и сделали координату (0,5,0,5) центром окружности.

Видео:Функции trunc, floor, ceil. Округление вверх и вниз в pythonСкачать

Метод 2: Использование уравнения окружности:

Уравнение окружности имеет вид:

r: радиус окружности

Это уравнение можно использовать для рисования круга с помощью matplotlib.

Вывод и объяснение:

В этом примере мы использовали параметрическое уравнение окружности для построения фигуры с помощью matplotlib. Для этого примера мы взяли радиус окружности как 0,4 и установили соотношение сторон как 1.

Видео:Основы Matplotlib. Визуализация данных. Графики и диаграммы в PythonСкачать

Метод 3: Точечная диаграмма для построения круга:

Точечная диаграмма-это графическое представление, которое использует точки для представления значений двух числовых значений. Каждая точка на оси xy указывает значение для отдельной точки данных.

• СИНТАКСИС: matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data. )
• matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data. )
• ПАРАМЕТРЫ:x_axis_data- данные по оси xy_axis_data- данные по оси ys- размер маркераc- цвет последовательности цветов для маркеровмаркер- стиль маркераcmap- имя cmapширина линии- ширина границы маркераedgecolor- marker border-coloralpha- blending value
• x_axis_data- данные по оси x
• y_axis_data- данные по оси y
• s-размер маркера
• c- цвет последовательности цветов для маркеров
• маркер- стиль маркера
• cmap- имя cmap
• linewidths- ширина границы маркера
• edgecolor- marker border-color
• альфа-значение смешивания

Вывод и объяснение:

Здесь мы использовали точечную диаграмму, чтобы нарисовать круг. Методы xlim() и ylim() используются для установки пределов x и пределов осей соответственно. Мы установили размер маркера как 7000 и получили круг в качестве выходного сигнала.

Видео:Python Рисуем графики акцийСкачать

Метод 4: Matplotlib полый круг:

Вывод и объяснение:

Чтобы сделать круг полым, мы установили параметр face color как none, так что круг будет полым. Чтобы отличить круг от плоскости, мы установили edgecolor как синий для лучшей визуализации.

Видео:Python plotly 1 Основы, bar chartСкачать

Метод 5: Matplotlib нарисуйте круг на изображении:

Вывод и объяснение:

В этом примере мы сначала загрузили наши данные, а затем использовали метод axes.imshow (). Этот метод используется для отображения данных в виде изображения. Затем мы устанавливаем радиус и центр окружности. Затем с помощью метода set_clip_path() мы устанавливаем путь клипа исполнителя.

Видео:Как работать с графиками акций PythonСкачать

Метод 6: Прозрачный круг Matplotlib:

Вывод и объяснение:

Чтобы сделать круг прозрачным, мы изменили значение параметра alpha, который используется для управления прозрачностью нашей фигуры.

Видео:Python - быстрое построение графиков с помощью MatPlotLib (Часть 1)Скачать

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Это различные способы построения круга с помощью matplotlib в Python.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Видео:py006 Питон график функцииСкачать

6 Ways to Plot a Circle in Matplotlib

Hello coders!! In this article, we will learn how to make a circle using matplotlib in Python. A circle is a figure of round shape with no corners. There are various ways in which one can plot a circle in matplotlib. Let us discuss them in detail.

Видео:Визуализация данных на Python #3 - Построение графика из данных файла JSON в matplotlibСкачать

Method 1: matplotlib.patches.Circle():

• SYNTAX:
  • class matplotlib.patches.Circle (xy, radius=r, **kwargs)
• PARAMETERS:
  • xy: (x,y) center of the circle
  • r: radius of the circle
• RESULT: a circle of radius r with center at (x,y)

Output & Explanation:

Here, we have used the circle() method of the matplotlib module to draw the circle. We adjusted the ratio of y unit to x unit using the set_aspect() method. We set the radius of the circle as 0.4 and made the coordinate (0.5,0.5) as the center of the circle.

Видео:Визуализация Данных на Python | #2 | Matplotlib и PlotlyСкачать

Method 2: Using the equation of circle:

The equation of circle is:

• x = r cos θ
• y = r sin θ

r: radius of the circle

This equation can be used to draw the circle using matplotlib.

Output & Explanation:

In this example, we used the parametric equation of the circle to plot the figure using matplotlib. For this example, we took the radius of the circle as 0.4 and set the aspect ratio as 1.

Видео:Математика это не ИсламСкачать

Method 3: Scatter Plot to plot a circle:

A scatter plot is a graphical representation that makes use of dots to represent values of the two numeric values. Each dot on the xy axis indicates value for an individual data point.

• SYNTAX:
  • matplotlib.pyplot.scatter(x_axis_data, y_axis_data, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None)
• PARAMETERS:
  • x_axis_data- x-axis data
  • y_axis_data- y-axis data
  • s- marker size
  • c- color of sequence of colors for markers
  • marker- marker style
  • cmap- cmap name
  • linewidths- width of marker border
  • edgecolor- marker border-color
  • alpha- blending value

Output & Explanation:

Here, we have used the scatter plot to draw the circle. The xlim() and the ylim() methods are used to set the x limits and the y limits of the axes respectively. We’ve set the marker size as 7000 and got the circle as the output.

Видео:Рисуем правильные многоугольники turtrle | Программирование на PythonСкачать

Method 4: Matplotlib hollow circle:

Output & Explanation:

To make the circle hollow, we have set the facecolor parameter as none, so that the circle is hollow. To differentiate the circle from the plane we have set the edgecolor as blue for better visualization.

Видео:Кардиоида. Эффектный график функции на Python [ Pygame ]Скачать

Method 5: Matplotlib draw circle on image:

Output & Explanation:

In this example, we first loaded our data and then used the axes.imshow() method. This method is used to display data as an image. We then set the radius and the center of the circle. Then using the set_clip_path() method we set the artist’s clip-path.

Видео:Python Seaborn Matplotlib - Полный Курс для НачинающихСкачать

Method 6: Matplotlib transparent circle:

Output & Explanation:

To make the circle transparent we changed the value of the alpha parameter which is used to control the transparency of our figure.

Conclusion:

With this, we come to an end with this article. These are the various ways in which one can plot a circle using matplotlib in Python.

However, if you have any doubts or questions, do let me know in the comment section below. I will try to help you as soon as possible.

Happy Pythoning!

I using the example in the book Python Machine Learning by Sebastian Raschkla. In Chapter 3 page 89 there are examples creating circles around the plots to identify as test sets. I am not sure I think I have a new version of matplotlib v3.4.2, other students are using versions 3.3.2 & 3.3.4. the error I am getting is

from matplotlib.colors import ListedColormap
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_decision_regions(X, y, classifier, test_idx=None, resolution=0.02):

# setup marker generator and color map
markers = (‘s’, ‘x’, ‘o’, ‘^’, ‘v’)
colors = (‘red’, ‘blue’, ‘lightgreen’, ‘gray’, ‘cyan’)
cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))])

# plot the decision surface
x1_min, x1_max = X[:, 0].min() – 1, X[:, 0].max() + 1
x2_min, x2_max = X[:, 1].min() – 1, X[:, 1].max() + 1
xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution),
np.arange(x2_min, x2_max, resolution))
Z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T)
Z = Z.reshape(xx1.shape)
plt.contourf(xx1, xx2, Z, alpha=0.3, cmap=cmap)
plt.xlim(xx1.min(), xx1.max())
plt.ylim(xx2.min(), xx2.max())

for idx, cl in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y == cl, 0],
y=X[y == cl, 1],
alpha=0.8,
c=colors[idx],
marker=markers[idx],
label=cl,
edgecolor=’black’)

# highlight test examples
if test_idx:
# plot all examples
X_test, y_test = X[test_idx, :], y[test_idx]