使用python 的matplotlib 画轨道实例

如下所示：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from scipy import stats

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, xlim=(0, 10), ylim=(-4, 4))
sx=0;sy=0;r=1.5 ;
circle = mpatches.Circle((sx,sy),r,ec='b',fc = 'b',alpha=0.6)
ax.add_patch(circle)
n = 5
alpha = np.linspace(-np.pi/2,np.pi/2,100)
for i in range(1,n+1):
 a = (i+1)*2
 b = (i+1)
 plt.plot(a*np.cos(alpha),b*np.sin(alpha))
 if i <= 3:
  ax.text(a+1,0,'layer.%d'%(i-1),ha='center',va='center')
rate = 3
Jnum = 100
for i in range(Jnum):
 data = stats.poisson.rvs(mu = rate, loc = 0 , size = 1)
 while data == 0:
  data = stats.poisson.rvs(mu = rate, loc = 0 , size = 1)
 data = data[0]
 r = np.random.random()
 beta = (np.random.random()-0.5)*np.pi
 print beta
 data += r
 a = (data+1)*2*np.cos(beta)
 b = (data+1)*np.sin(beta)
 ax.scatter(a,b, c='y',edgecolors = 'y')
xx = [3.5 , 6.8,6.8]
yy = [-1.8,0.9,3.1]
pp = [1.00,0.85,0.75]
rota = [-45,0,0]
for i in range(3):
 plt.plot((1.5,xx[i]) , (0,yy[i]) , 'r')
 ax.scatter(xx[i],yy[i], c='y',edgecolors = 'b')
 ax.text(xx[i] , yy[i] , 'probability %lf'%pp[i] , ha = 'center' )
tx = np.linspace(0,10,10)
ty = np.linspace(-4,-4,10)
ax.set_xticks(tx)
ax.set_xticklabels((''))
ax.set_yticks(ty)
ax.set_yticklabels((''))
#plt.axis('off')
plt.show()

以上这篇使用python 的matplotlib 画轨道实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,

  • python matplotlib中的subplot函数使用详解

    python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的,功能也还不错的一个包.基本框架比较简单,但是做一个功能完善且比较好看整洁的图,免不了要网上查找一些函数.于是,为了节省时间,可以一劳永逸.我把常用函数作了一个总结,最后写了一个例子,以后基本不用怎么改了. 一.作图流程: 1.准备数据, , 3作图, 4定制, 5保存, 6显示 1.数据可以是numpy数组,也可以是list 2创建画布: import matplotlib.pyplot as plt #figure(num=N

  • matplotlib绘制多个子图(subplot)的方法

    在matplotlib下,一个Figure对象可以包含多个子图(Axes),可以使用subplot()快速绘制,其调用形式如下: subplot(numRows, numCols, plotNum) 图表的整个绘图区域被分成numRows行和numCols列,plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域,如何理解呢? 如果numRows ＝ 3,numCols ＝ 2,那整个绘制图表样式为3X2的图片区域,用坐标表示为(1,1),(1,2),(1,3),(2,1),(2,2),(2,3).

  • Python实现matplotlib显示中文的方法详解

    Python实现matplotlib显示中文的方法详解

    本文实例讲述了Python实现matplotlib显示中文的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: [注意] 可能与本文主题无关,不过我还是想指出来:使用matplotlib库时,下面两种导入方式是等价的(我指的是等效,当然这个说法可以商榷:) import matplotlib.pyplot as plt import pylab as plt [效果图] [方式一]FontProperties import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.f

  • Python使用add_subplot与subplot画子图操作示例

    Python使用add_subplot与subplot画子图操作示例

    本文实例讲述了Python使用add_subplot与subplot画子图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 子图:就是在一张figure里面生成多张子图. Matplotlib对象简介 FigureCanvas  画布    Figure        图    Axes          坐标轴(实际画图的地方) 注意,pyplot的方式中plt.subplot()参数和面向对象中的add_subplot()参数和含义都相同. 使用面向对象的方式 #!/usr/bin/python #c

  • 使用python 的matplotlib 画轨道实例

    如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mpatches from scipy import stats fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, xlim=(0, 10), ylim=(-4, 4)) sx=0;sy=0;r=1.5 ; circle = mpatches.Circle((sx,sy),r,ec='b

  • Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作示例【附xls数据文件下载】

    Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作示例【附xls数据文件下载】

    本文实例讲述了Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_excel('catering_sale.xls',index_col='日期') plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#正常

  • python使用Matplotlib画条形图

    python使用Matplotlib画条形图

    本文实例为大家分享了python使用Matplotlib画条形图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 数据 中国的四个直辖市分别为北京市.上海市.天津市和重庆市,其2017年上半年的GDP分别为12406.8亿.13908.57亿.9386.87亿.9143.64亿. 代码 # encoding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt # 构建数据 GDP = [12406.8,13908.57,9386.87,9143.64] # 中文乱码的处理 plt.r

  • python使用matplotlib画饼状图

    python使用matplotlib画饼状图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib画饼状图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 代码与详细注释 from matplotlib import pyplot as plt #调节图形大小,宽,高 plt.figure(figsize=(6,9)) #定义饼状图的标签,标签是列表 labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分'] #每个标签占多大,会自动去算百分比 sizes = [60,30,10] colors = ['red','yellowgreen

  • python使用matplotlib画柱状图、散点图

    python使用matplotlib画柱状图、散点图

    本文实例为大家分享了python使用matplotlib画柱状图.散点图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 柱状图(plt.bar) 代码与注释 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(9,6)) n = 8 X = np.arange(n)+1 #X是1,2,3,4,5,6,7,8,柱的个数 # numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, siz

  • Python通过matplotlib画双层饼图及环形图简单示例

    Python通过matplotlib画双层饼图及环形图简单示例

    (1) 饼图(pie),即在一个圆圈内分成几块,显示不同数据系列的占比大小,这也是我们在日常数据的图形展示中最常用的图形之一. 在python中常用matplotlib的pie来绘制,基本命令如下所示(python3.X版本): vals = [1, 2, 3, 4]#创建数据系列 fig, ax = plt.subplots()#创建子图 labels = 'A', 'B', 'C', 'D' colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', '

  • 解决python中用matplotlib画多幅图时出现图形部分重叠的问题

    1.解决方法:使用函数 tight_layout() 2.具体使用方法 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ''' 具体的画图程序 ''' fig.tight_layout() fig.tight_layout() 功能:使得子图横纵坐标更加紧凑,主要用于自动调整图区的大小以及间距,使所有的绘图及其标题.坐标轴标签等都可以不重叠的完整显示在画布上. 参数: Pad:用于设置绘图区边缘与画布边缘的距离大小 w_pad:用于设置绘图区

  • python用pyecharts画地图实例介绍

    python用pyecharts画地图实例介绍

    版本pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本 v0.5.X支持 Python2.7,3.4+v1仅支持 Python3.6+ 本文使用的是v1详见官方文档 数据来源只是学习方法,数据来源于网络查找 中国地图 from pyecharts.charts import Map import pyecharts.options as opts import os # 中国地图 province_distribution =

  • Python利用matplotlib画出漂亮的分析图表

    Python利用matplotlib画出漂亮的分析图表

    目录 前言 数据集引入 折线图 饼图 散点图 面积图 直方图 条形图 前言 作为一名优秀的分析师,还是得学会一些让图表漂亮的技巧,这样子拿出去才更加有面子哈哈.好了,今天的锦囊就是介绍一下各种常见的图表,可以怎么来画吧. 数据集引入 首先引入数据集,我们还用一样的数据集吧,分别是 Salary_Ranges_by_Job_Classification以及 GlobalLandTemperaturesByCity.(具体数据集可以后台回复 plot获取) # 导入一些常用包 import pand

  • Python 用matplotlib画以时间日期为x轴的图像

    1.效果展示 主要效果就是,x轴 显示时间单位. 下图展示的就是想要到达的效果. 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入. 2. 源码 将data.txt中的数据读入,用matplotlib中的pyplot画出,x轴为时间. 数据文本 data.txt,除了第一行表头外,每一列都用制表符Tab(\t)隔开. 原创 粉丝 喜欢 评论 等级 访问 积分 排名 2018/06/01 69 134 266 64 5 309132 3345 12956 2018/0

随机推荐