一、简介
我们在这里采用Python中的matplotlib来实现曲线图形的绘制。matplotlib是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图。
二、绘制图形
1、第一个曲线图
代码:
具体的绘制的代码如下所示:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r = np.array([2072.54, 2076.84, 2085.51, 2103.01, 2129.93, 2162.16, 2200.22, 2242.15, 2285.71, 2328.29, 2350.18, 2364.01, 2364.01, 2343.29, 2300.17, 2252.25, 2208.72, 2166.85, 2132.19, 2103.01, 2085.51, 2075.77, 2072.54]) b_ = np.array([30.159, 27.143, 24.127, 21.111, 18.096, 15.080, 12.064, 9.048, 6.032, 3.016, 1.508, 0, -1.508, -3.016, -6.032, -9.048, -12.064, -15.080, -18.096, -21.111, -24.127, -27.143, -30.159]) b = b_ * pow(10, -4) plt.plot(b, r) plt.xlabel("B/T") plt.ylabel("R/Ω") plt.title("GMB R-B (decreasing B)") plt.show()
效果:
2、第二个图形
代码:
代码与上一个的代码其实是比较相似的:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np r = np.array([2072.53, 2076.81, 2085.47, 2103.00, 2129.90, 2162.11, 2200.20, 2242.06, 2285.66, 2328.24, 2350.13, 2364.00, 2363.96, 2343.19, 2300.20, 2252.29, 2208.76, 2166.89, 2132.20, 2103.05, 2085.50, 2075.81, 2072.56]) b_ = np.array([30.159, 27.143, 24.127, 21.111, 18.096, 15.080, 12.064, 9.048, 6.032, 3.016, 1.508, 0, -1.508, -3.016, -6.032, -9.048, -12.064, -15.080, -18.096, -21.111, -24.127, -27.143, -30.159]) b = b_ * pow(10, -4) plt.plot(b, r) plt.xlabel("B/T") plt.ylabel("R/Ω") plt.title("GMB R-B (increasing B)") plt.show()
效果:
3、第三个图形
代码:
代码基本是形同的啦:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np v = np.array([274, 270, 261, 243, 219, 189, 155, 118, 81, 48, 34, 21]) b_ = np.array([30.159, 27.143, 24.127, 21.111, 18.096, 15.080, 12.064, 9.048, 6.032, 3.016, 1.508, 0]) b = b_ * pow(10, -4) plt.plot(b, v) plt.xlabel("B/T") plt.ylabel("V/mV") plt.title("GMB V-B") plt.show()
效果:
4、第四个图形
代码:
代码其实都是基本一样的,只不过主要是更换了数据啦:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np w = np.array([43.5, 44, 47, 50, 53, 56, 59, 62, 65, 68, 71, 74, 77, 80, 83, 86, 89, 92, 95, 98, 101, 104]) v = np.array([0, 5.7, 35.0, 53.8, 45.9, 7.7, -45.7, -51.9, -32.6, -1.8, 34.5, 53.1, 39.2, -10.1, -47.9, -51.4, -29.5, 5.6, 34.4, 52.4, 40.9, -5.2]) plt.plot(w, v) plt.xlabel("θ/rad") plt.ylabel("V/mV") plt.title("GMB V-θ") plt.show()
效果:
5.画出指定区间的一个多项式函数:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y = .25 * (X + 4.) * (X + 1.) * (X - 2.) plt.title('$f(x)=\\frac{1}{4}(x+4)(x+1)(x-2)$') plt.plot(X, Y, c = 'g') plt.show()
总结
到此这篇关于利用Python Matlab绘制曲线图的文章就介绍到这了,更多相关Python Matlab绘制曲线图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!