很多时候我们数据处理的时候要画坐标图，下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲
很多时候我们数据处理的时候要画坐标图，下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图
需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot
from scipy import interpolate
def sommth_plot(x_arr, y_arr):
fig = plt.figure() # 创建一个figure
ax = Subplot(fig, 111) # 利用Subplot将figure加入ax
fig.add_axes(ax)
ax.axis['bottom'].set_axisline_style("->", size=1.5) # x轴加上箭头
ax.axis['left'].set_axisline_style("->", size=1.5) # y轴加上上箭头
ax.axis['top'].set_visible(False) # 去除上方坐标轴
ax.axis['right'].set_visible(False) # 去除右边坐标轴
xmin = min(x_arr)
xmax = max(x_arr)
xnew = np.arange(xmin, xmax, 0.0005) # 在最大最小值间以间隔为0.0005插入点
func = interpolate.interp1d(x_arr, y_arr)
ynew = func(xnew) # 得到插入x对应的y值
plt.plot(xnew, ynew, '-') # 绘制图像
plt.show() # show图像
if __name__ == '__main__':
x = eval(input('输入x：'))
y = eval(input('输入y：'))
smooth_plot(x, y)如果想进一步完善你的图像，可以用以下代码
# 设置图像标题
plt.title('title')
# 设置x范围，y同理
plt.xlim(1, 4)
# 给x，y轴添加说明
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 设置线条的颜色，宽度，线条样式，标志以及曲线的标签
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='--', marker='o', label='')
# 如果传递了label参量，则使用下面函数使标签显示，loc选择位置，frameon=True标签会在一个框内
plt.legend(loc='upper left', frameon=True)以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
python matplotlib 坐标图