matplotlib作图示例——阻尼衰减曲线、XRD数据绘图、三角函数绘图、超越函数绘图、正态分布随机数(插值多项式)

matplotlib作图示例——阻尼衰减曲线、XRD数据绘图、三角函数绘图、超越函数绘图、正态分布随机数(插值多项式)

源码地址： handle_matplotlib_pic
代码只在mpl_pic.py中、XRD数据是XRD_AFO.csv

方便的话，帮忙点个star~

1.阻尼衰减曲线

注意点

• 线条样式和颜色

# plot()函数里面的参数 分别代表 颜色为蓝色，线宽1，线类型为隔断的线条- -(正常线条为-)
color='blue', linewidth=1, linestyle="--"

• 右上角图例的制作
  图例中包含希腊字母更详细的信息参考希腊字母写法

# 图例描述文字 plot()函数里面的label参数，$$符号之间标明有特殊的表达方式
# _下划线是注脚样式的字符(小一号的字符,德尔塔在字母p的左下角)、\delta是小写希腊字母德尔塔的表示方式
label=r"exp$_\delta$ecay"
# $x^{2}$代表x的平方，幂次数2在x的右上角
label="cos($x^{2}$)"
# 图例位置 上 右
plt.legend(loc='upper right')

• 横纵左表和标题的添加

# 标题 横纵轴描述
plt.title(u"阻尼衰减曲线")
plt.xlabel("时间(s)")
plt.ylabel("幅度(mV)")

• 阴影的绘制

# 阴影区
# 定义横轴范围0.8到3 
a,b = 0.8, 3
xf = t1[np.where((t1 > a) & (t1 < b))]
plt.fill_between(xf, f(xf), alpha=0.25)		# 填充
# plt.fill_between(xf,f(xf),f2(xf), alpha=0.25)     # 自定义阴影区

2.XRD数据绘图

本来蛮简单的，被我想复杂了，emm浪费了一些时间，详情见源码

3.正弦、余弦、正切图案及画布布局方式

注意点

• 标注的画法——Matplotlib 中文用户指南 4.5 标注
  效果图如下，这种是gs = gridspec.GridSpec(2, 2)将绘图区分成两行两列的方式
  
  这种方式比较固定，子图之间不能覆盖，死板一些plt.subplot(221)代表2×2画布第一块，可以看到第三块的位置是空白，所以采取第一种方式

4.超越函数绘图

超越函数为cos(num_list) + x**4 + x**3 + 198 + e**3 - log(x+1)
num_list为np.linspace()生成的数组

5.正态分布随机数、插值多项式

np.random.normal()生成正态分布的数，用 quadratic 插值(2阶B样条曲线插值)或者 cubic插值获得的结果都是一致的