Plot en graf

Plotfunktioner i python

I alle nedenstående eksempler bruger jeg følgende linje

import matplotlib.pyplot as plt

Som i kan se kan rutinen fra nu af kaldes med plt.et-eller-andet

Links til funktioner

Farvekoderne til linjer

Matplotlib virkelig nem tutorial

Matplotlib plottefunktioner

Youtube matplotlib film om alle funktioner 32min så har du alt

Kode og eksempler til plottefunktioner

Lineær regression i python

De vigtiste funktioner i matplotlib

Nogle nemme plotfunktioner

Plotte en graf

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 7, 9], 'ro') # rød graf med x-akse(1234) og y-akse(1479)

plt.axis([0, 6, 0, 20]) # plotter x-aksen fra 0-6 og y-aksen fra 0-20

Plotte med forskellige symboler

'r--' betyder rød linje 'gs' betyder grønne firekanter

'bo' betyder blå cirkler 'y:' tegner en gul stiplede linje

'k^' betyder sorte trekanter

Plotte punkter på en graf

plt.scatter([1,3,5,7,9],[11.4,33.5,54E-9,-10.03,np.sin(4)])

plt.scatter(x,y,s=2) #punktstørrelsen instilles

plt.plot(x,z,'k:',linewidth=3 # linjetykkelsen kan indstilles

Akser Titel og Legende

plt.xlabel('uafhængig variabel') # skriver aksetitlenplt.ylabel('afhængig variabel') plt.title('Naturvidenskabelig Måling') #skriver titlen på grafen som overskrift

x = np.linspace(0,6,100)#genererer en liste med 100 punkter mellem 0 og 6

y = np.sin(x)*4 #beregner funktionen sin som den trækker fra numpy

plt.plot(x,y, '-r', label='Halloysa')

plt.legend(loc='upper right')#husk plt.legend skal komme EFTER plt.plot

plt.xlim(0, 0.01)#genererer x-aksen mellem 0 og 0.01

plt.ylim(0, 12) #genererer y-aksen mellem 0 og 12

Grid

plt.grid() # viser en grid

plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1) #viser en lidt sjovere grid

Plotte lodrette og vandrette linjer som positioneres individuelt.

Der er (v)hlines som er mere kompliceret og har flere funktionaliteter end ax(v)hline som bare tegner en linje.

plt.hlines(y=100,color='b',linestyle='--',lw=1,xmin=0, xmax=10)

plt.axhline(y=100/2,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.axvline(x=0,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.axvline(x=t_en_halv,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.vlines(x=[38, 38.25,38.5],ymin=[0,25,75],ymax=[200,175,150],colors='teal',ls='--',lw=2,label='vline_multiple - partial height')

Savefig gemmer en png fil med plottet den aktuelle mappe

plt.savefig('minsubplot.png')

plt.savefig('minsubplot.png',dpi=300) # hvis du vil have opløsningen højere i det gemte billede

Har du flere grafer i en men vil dele dem op skriv

plt.figure(1)

plt.figure(2)

før plt.plot(...) linjen

Ændre skriftstørrelse og typeplt.title('Bjerrumdiagram',fontdict={'fontname': 'Comic Sans MS', 'fontsize':20 })
Ændre tickmarks ændrer værdierne på aksenplt.xticks([-2,0,2,4,6,7.0,8,10,12,14])plt.yticks([1,2,3.3,4.4,6,8,11])plt.xticks(np.arange(0, 1, step=0.2)) # ticks fra 0 til 1 afstand 0.2plt.xticks(np.arange(3), ['Tom', 'Dick', 'Sue']) # hvis man vil have labels på ticksplt.xticks([0, 1, 2], ['Jan', 'Feb', 'Mar'],rotation=20) # en sjov måde

>>> xticks([]) # Disable xticks.

Ændre størrelsen og opløsningen på dit billedeplt.figure(figsize=(12,6),dpi=400)
Ændre linjetypen undervejsAntaget du har 10000 punkter i din plotliste x (len(x)=10000) så kan du gøre den første del fx grøn og sidste del rødplt.plot(x[:5000],y[:5000],'g--',label='f(x)')plt.plot(x[5000:],y[5000:],'r',label='f(x)')

Text og formler i grafen

Python arbejder godt sammen med latex og bruger latex funktioner til at gøre funktionsudtryk flotte. Det er det lille "r" foran udtrykket som gør arbejdet.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,6,100)

y = np.sin(x)*4

plt.plot(x,-y, 'g', label='1. plot')

plt.legend(loc='lower right')

plt.text(0.7,3, r'$\mu=100,\ \int_{-100}=\frac{x-4}{sin(x)}$')

plt.show()

Flytte og slette akserne i grafen

I matematik vil man ofte gerne have aksen i midten. Det gøres på følgende måde

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)

y = np.sin(x)

mingraf = plt.figure()

ax =mingraf.add_subplot(111)

ax.spines['left'].set_position('center')

plt.plot(x,y)

Jeg har flyttet aksen i midten. Vil du fjerne den øverste og stregen til venstre skal du tilføje to linjer.

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

Læg også mærke til følgende linje

x = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)

Vi genererer nu 100 punkter fra -2pi til 2pi.

plt.grid(True)

Og ovenstående linje generer et grid.

Subplots i python

(111) (hvor mange plots under hinanden, hvor mange plots ved siden af hinanden, nr af det pågældende plot)

Subplot

Prøv at køre det her:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0,6,100)

y = np.sin(x)*4

plt.subplot(131)

plt.plot(x,-y, 'g', label='1. plot')

plt.legend(loc='upper right')

plt.subplot(132)

plt.plot(x,2*y, 'b', label='2. plot')

plt.legend(loc='lower right')

plt.subplot(133)

plt.plot(x,y, 'k', label='3. plot')

plt.legend(loc='best')

plt.show()

To plots under hinanden kan man gøre med følgende

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.linspace(0,6,200)

y1=np.sin(x)

y2=np.cos(x)

plt.subplot(211)

plt.plot(x,y1)

plt.title("Sinus og cosinus")

plt.subplot(212)

plt.plot(x,y2)

plt.savefig("subplot-sin-cos.png")

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#generer data

x = np.linspace(0,1.75,1000)

fig,(sving1, sving2) = plt.subplots(2,1,figsize=(12,8))

fonts = 18

#figur 1

sving1.plot(x,np.sin(2*np.pi/1*x), label=r'Top til Top = bølgelængde $\lambda$ i m')

sving1.set_xlabel('lænde i m',fontsize=fonts,) # skriver aksetitlen

sving1.set_ylabel('Amplitude i m',fontsize=fonts)

sving1.grid(color='k', linestyle='-', linewidth=0.3)

sving1.legend(loc='lower left',fontsize=fonts-3)

#figur 2

sving2.plot(x,np.sin(2*np.pi/1*x),label='Top til Top = periode T i s')

sving2.set_xlabel('t i s',fontsize=fonts) # skriver aksetitlen

sving2.set_ylabel('Amplitude i m',fontsize=fonts)

sving2.grid(color='k', linestyle='-', linewidth=0.3)

sving2.legend(loc='lower left',fontsize=fonts-3)

# Adjust layout

plt.tight_layout()

# Show plot

plt.show()

Her til venstre er koden til et lidt mere avanceret måde til at plotte subfigurer på.

fig,(sving1,sving2) definerer de to subplots som man så kalder ved navn. Læg mærke til at xlabel og ylabel nu hedder set_xlabel og set_ylabel. Det er kommandoen pet.tight_layout som gør at x-label i den øverste plot er synlig.

Eksempler og numpys vigtigste plotte hjælp linspace

np.linspace(0,6,100) genererer en array (liste) med 100 punkter mellem 0 og 6

Simpel sin og cos plot

import numpy as npx = np.linspace(0,6,100)y = np.sin(x)z = np.cos(x)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y,'r--',linewidth=3)plt.plot(x,z,'k:',linewidth=3)plt.legend(['y','z'])plt.xlabel('x')plt.ylabel('values')plt.savefig('myFigure.png')plt.show

x = np.linspace(0,6,100)

0 er starten på x-akse, 6 = slutplotx-akse, 100 er antal steps den beregner. Det er her den "genererer" punkterne på x-aksen.

"plt" er plotterutinen som kaldes med de forskellige attributter

Vi importerer numpy som "np" så kan man kalder alle de funktioner som "np" modulet kommer med np.sin(x)

r-- betyder rød farve og -- linje

k:: betyder blacK og punktlinje

Den nemmeste måde at lave akserne om på er på følgende måde:

np.min(tlist) henter den mindste af alle x-værdier som står i listen med navnen "tlist"

plt.xlabel("tid(s)")
plt.ylabel("antal henfald")
plt.axis([0, 200, 0.5 * np.min(tlist), 1.1 * np.max(tlist)])
plt.plot(tlist,nlist,linestyle='dotted',color='blue')

Plotte flere funktioner oven i hinanden

Definere to plots oveni hinanden

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#definerer funktionerne

x = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)

y = np.sin(x)

z = x**2 # x**2 betyder x^2

#flytte og styre akserne

mingraf = plt.figure()

ax =mingraf.add_subplot(111)

ax.spines['left'].set_position('center')

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

#styre længden af akserne

plt.xlim(-1,1)

plt.ylim(-1,1)

#styre ticks (unødvendigt her)

#plt.xticks([-1,0,1])

#plt.yticks([-1,0,1])

plt.grid(True)

plt.plot(x,y)

plt.plot(x,z)d

Eksempel med grid legen og label

Plot en graf med grid, legend og label

Dette er en simple plot af en lineær funktion

Klip koden ud og direkte ind i spyder. Den skulle producere et plot som vist her til højre.

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

a=2

b=10

x = np.linspace(-5,5,10)

y = a*x+b

minlegende=("y = {0} x + {1}".format(a,b))

plt.plot(x,y, '-r', label=minlegende)

plt.title('Lineær graf y = ax + b')

plt.xlabel('x', color='k')

plt.ylabel('y', color='k')

plt.legend(loc='upper left')

plt.grid()

plt.show()

Læg mærke til at den eneste matematik er linjen

y = ax+b

resten er plottefunktioner.

Der er mange måder at sætte farverne på den nemmeste er k for blacK, b for blå, r for rødt osv men selvfølgelig kan man sætte mange farver ind hvis man bruger de her hexadecimalkoder 1C2833 for rød fx.

Her et eksempel på et avanceret plot

værdierne er x_vaerdier er fra en liste. a,b,c kommer fra exponentiel regression.

plt.plot(x_plot, func(x_plot,a,b,c), 'r-',label=minlegende)

plt.scatter(x_vaerdier,y_vaerdier,label='datapunkter')

plt.title("x vs y = a*exp(-bx) +c")

plt.xlabel('x-værdier')

plt.ylabel('y-værdier')

plt.axhline(y=nlist[0],color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.axhline(y=nlist[0]/2,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.axvline(x=0.9,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.axvline(x=12.2,color='k',linestyle='--',lw=1)

plt.grid(color='r', linestyle=':', linewidth=.4)

plt.text(len(values)/2, max(nlist)*0.7, "T1/2 = {0} s ".format(t_en_halv))

plt.text(len(values)/2, max(nlist)*0.6, "k = {0} s-1 ".format(b))

plt.legend()

plt.savefig("terningekast.png")

plt.show()

Søjlediagrammer boxplot

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

aargang = [2000,2005,2010,2015,2020]

vaerdi = [100,50,400,600,230]

plt.bar(aargang,vaerdi)

Page updated

Google Sites

Report abuse