python/Matplotlib绘制复变函数图像教程

今天发现sympy依赖的库mpmath里也有很多数学函数，其中也有在复平面绘制二维图的函数cplot，具体例子如下

from mpmath import *

def f1(z):
 return z

def f2(z):
 return z**3

def f3(z):
 return (z**4-1)**(1/4)

def f4(z):
 return 1/z

def f5(z):
 return atan(z)

def f6(z):
 return sqrt(z)

cplot(f1)
cplot(f2)
cplot(f3)
cplot(f4)
cplot(f5)
cplot(f6)

参照matlab绘制复变函数的例子，使用python实现绘制复变函数图像，网上还没搜到相关的文章，在这里分享出来供大家学习。

'''
参照matlab绘制复变函数的例子，创建函数cplxgrid,cplxmap,cplxroot
'''
# 1.导入相关库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import *

# 2.创建函数
def cplxgrid(m):
 '''Return polar coordinate complex grid.

 Parameters
 ----------
 m: int

 Returns
 ----------
 z: ndarray,with shape (m+1)-by-(2*(m+1))
 '''
 m = m
 r = np.arange(0,m).reshape(m,1) / m
 theta = np.pi * np.arange(-m,m) / m
 z = r * np.exp(1j * theta)

 return z

def cplxroot(n=3,m=20):
 '''
 cplxroot(n): renders the Riemann surface for the n-th root
 cplxroot(): renders the Riemann surface for the cube root.
 cplxroot(n,m): uses an m-by-m grid. Default m = 20.

 Use polar coordinates, (r,theta).
 Use polar coordinates, (r,theta).

 Parameters
 ----------
 n: n-th root
 m: int

 Returns
 ----------
 None: Plot the Riemann surface
 '''
 m = m+1
 r = np.arange(0,m).reshape(m,1) / m
 theta = np.pi * np.arange(-n * m, n * m) / m
 z = r * np.exp(1j * theta)
 s = r * (1/n) * np.exp(1j * theta / n)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
 # ax.plot_surface(np.real(z),np.imag(z),np.real(s),color = np.imag(s))
 ax.plot_surface(np.real(z),np.imag(z),np.real(s),cmap = plt.cm.hsv)
 ax.set_xlim((-1,1))
 ax.set_ylim((-1,1))
 ax.set_xlabel('Real')
 ax.set_ylabel('Imag')
 ax.set_xticks([])
 ax.set_yticks([])
 ax.set_zticks([])
 ax.set_autoscalez_on(True)#z轴自动缩放
 ax.grid('on')
 plt.show()

def cplxmap(z,cfun):
 '''
 Plot a function of a complex variable.

 Parameters
 ----------
 z: complex plane
 cfun: complex function to plot

 Returns
 ----------
 None: Plot the surface of complex function
 '''
 blue = 0.2
 x = np.real(z)
 y = np.imag(z)
 u = np.real(cfun)
 v = np.imag(cfun)
 M = np.max(np.max(u))#复变函数实部最大值
 m = np.min(np.min(u))#复变函数实部最大值
 s = np.ones(z.shape)
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
 # 投影部分用线框图
 surf1 = ax.plot_wireframe(x,y,m*s,cmap=plt.cm.hsv)
 surf2 = ax.plot_surface(x,y,u,cmap=plt.cm.hsv)

 #绘制复变函数1/z时会出错，ValueError: Axis limits cannot be NaN or Inf
 # ax.set_zlim(m, M)
 ax.set_xlim((-1,1))
 ax.set_ylim((-1,1))
 ax.set_xlabel('Real')
 ax.set_ylabel('Imag')
 ax.set_xticks([])
 ax.set_yticks([])
 ax.set_zticks([])
 ax.set_autoscalez_on(True)#z轴自动缩放

 ax.grid('on')
 plt.show()

def _test_cplxmap():
 '''测试cplxmap函数'''
 z = cplxgrid(30)
 w1 = z
 w2 = z**3
 w3 = (z**4-1)**(1/4)
 w4 = 1/z
 w5 = np.arctan(2*z)
 w6 = np.sqrt(z)
 w = [w1,w2,w3,w4,w5,w6]
 for i in w:
 cplxmap(z,i)

def _test_cplxroot():
 '''测试cplxroot函数'''
 cplxroot(n=2)
 cplxroot(n=3)
 cplxroot(n=4)
 cplxroot(n=5)

if __name__ == '__main__':
 _test_cplxmap()
 _test_cplxroot()

以上这篇python/Matplotlib绘制复变函数图像教程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绘制柱状图教程

    python使用matplotlib绘制柱状图教程

    Matplotlib的概念这里就不多介绍了,关于绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果,感兴趣的朋友们也可以点击查看,下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧,具体如下: 1. 基本的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.s

  • Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

    Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib模块绘制图像并设置标题与坐标轴等信息.分享给大家供大家参考,具体如下: 进行图像绘制有时候需要设定坐标轴以及图像标题等信息,示例代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/python import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn x = range(100) y = randn(100) fig = plt.figure() ax

  • Python使用matplotlib简单绘图示例

    Python使用matplotlib简单绘图示例

    本文实例讲述了Python使用matplotlib简单绘图.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- #! python2 """ Created on Mon Apr 24 12:48:40 2017 @author: x-power """ import matplotlib.pyplot as plt #首先载入 matplotlib的绘图模块pyplot,并且重命名为plt. import numpy

  • python使用matplotlib绘制折线图教程

    python使用matplotlib绘制折线图教程

    matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不

  • 利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程

    利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程

    简述 Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单.具体介绍见matplot官网. Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生,而且据说自从他出现了以后,NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了,可

  • python/Matplotlib绘制复变函数图像教程

    今天发现sympy依赖的库mpmath里也有很多数学函数,其中也有在复平面绘制二维图的函数cplot,具体例子如下 from mpmath import * def f1(z): return z def f2(z): return z**3 def f3(z): return (z**4-1)**(1/4) def f4(z): return 1/z def f5(z): return atan(z) def f6(z): return sqrt(z) cplot(f1) cplot(f2)

  • Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解

    Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解

    目录 1. 绘制3D柱状图 2. 绘制3D曲面图 示例1 示例2 3.绘制3D散点图 4. 绘制3D曲线图 1. 绘制3D柱状图 绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法. 可能跟我们中学学的有一点不同的是,其语法如下: bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs) 其中left表示指向侧边的轴,zs表示指向我们的方向的轴,height即表示高度的轴.这三者都需要是一维的序列对象.在调用相关方法的时候,比如设置轴标签,还有一点需要

  • 基于python,Matplotlib绘制函数的等高线与三维图像

    基于python,Matplotlib绘制函数的等高线与三维图像

    目录 1. 网格点 2. 等高线 3. 三维图像 本篇文章记录一下函数的等高线及其三维图像的可视化方法. 本例绘制的函数为: 1. 网格点   在绘制曲线之前,先了解一下网格点的绘制.比如绘制一个3x3的网格,那么就需要9个坐标点: (0,2)-----(1,2)-----(2,2) (0,1)-----(1,1)-----(2,1) (0,0)-----(1,0)-----(2,0)   将其x轴和y轴坐标分开表示: # x轴: [[0, 1, 2], [0, 1, 2],  [0, 1, 2

  • Python+Matplotlib绘制双y轴图像的示例代码

    Python+Matplotlib绘制双y轴图像的示例代码

    目录 双Y轴图简介 实现思路 实现代码 样式一 样式二 双Y轴图简介 双Y轴图顾名思义就是在一个图里有两个Y轴.这种图形主要用来展示两个因变量和一个自变量的关系并且两个因变量的数值单位还不同.如我们想要展示不同月份公司销业绩以及成本的变化情况这时就可以用双Y轴图来展示.(因变量销量和成本具有不同的单位). 实现思路 绘制双y轴的思想,也是用到了matplotlib面向对象绘图的思想.在不指定位置的情况下,在一个画布上创建出两个坐标系,其中第一个坐标系正常创建,第二个坐标系则使用专有的twinx(

  • Python matplotlib绘制散点图的实例代码

    Python matplotlib绘制散点图的实例代码

    前言 前面说到的主要是matplotlib对于图像的基础操作,然后从这篇开始,主要说一下点图,分析点图在实际问题的数据处理中应用非常广泛,比如说逻辑回归是利用现有的数据点通过拟合得到一定的函数关系,甚至生活中,物体运动的轨迹,也可以看做是连续的点绘制而成,还有图像,也是很多个像素点堆砌而成的,在图像处理中经常会针对单个像素点进行处理. 现在的深度学习或者机器学习,模型都是固定的,大多 不需要怎么改动,而能提升训练效果的,最重要的就是能更好的处理数据,而很多数据本身就是点集,利用matplotli

  • Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

    Python matplotlib绘制灰度和彩色直方图

    目录 一.Matplotlib.Pyplot简介 1.Matplotlib 2.Pyplot 二.灰度直方图 1.主要函数 2.实现代码 3.效果示例 三.彩色直方图 1.实现代码 2.效果示例 一.Matplotlib.Pyplot简介 1.Matplotlib Matplotlib 是 Python 的绘图库,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式. Matplotlib 可以用来绘制各种静态,动态,交互式的图表. Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画

  • Python Matplotlib绘制多子图详解

    Python Matplotlib绘制多子图详解

    通过获取子图的label和线型来合并图例 注意添加label #导入数据(读者可忽略) pre_lp=total_res#组合模型 true=diff1[-pre_day:]#真实值 pre_ph=results_data["yhat"]#prophet pre_lstm=reslut#lstm pre_ari=data_ari['data_pre']#arima #设置中文字体 rcParams['font.sans-serif'] = 'kaiti' # 生成一个时间序列 (读者可

  • Python matplotlib绘制实时数据动画

    Python matplotlib绘制实时数据动画

    目录 一.实时数据可视化的数据准备 01.设置图表主题样式 02使用样例数据 二.使用电影票房数据制作动画 一.实时数据可视化的数据准备 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置一般的样例数据 x=[0,1,2,3,4] # x轴数据 y=[0,1,2,3,4] # y轴数据 # 设置多维数据 dev_x=[25,26,27,28,29,30] # 开发者的年龄 dev_y=[7567,8789,8900,11560,167

  • 详解Python+Matplotlib绘制面积图&热力图

    详解Python+Matplotlib绘制面积图&热力图

    目录 1.绘制面积图 2.绘制热力图 1.绘制面积图 面积图常用于描述某指标随时间的变化程度.其面积也通常可以有一定的含义. 绘制面积图使用的是plt.stackplot()方法. 以小学时期学的 常见的追击相遇问题中的速度时间图像为例,下边绘制出一幅简单的v-t图像. 全局字体设为默认的黑体,时间为从第0秒到第10秒,描述的是甲乙两个物体的速度.显然,面积则表示位移. 标题部分字体使用楷体(将系统中的TTF字体文件"STKAITI.TTF"复制到了当前目录下). import mat

  • Python matplotlib 绘制散点图详解建议收藏

    Python matplotlib 绘制散点图详解建议收藏

    目录 前言 1. 散点图概述 什么是散点图? 散点图使用场景 绘制散点图步骤 案例展示  2. 散点图属性 设置散点大小 设置散点颜色 设置散点样式 设置透明度 设置散点边框 3. 添加折线散点图 4. 多类型散点图 5. 颜色条散点图 6. 曲线散点图 总结 前言 我们在matplotlib模块学习中,发现有常用的反映数据变化的折线图,对比数据类型差异的柱状图和反应数据频率分布情况的直方图. 往期内容速看 Python用 matplotlib 绘制柱状图 Python matplotlib底层

随机推荐