利用python绘制笛卡尔直角坐标系

背景：

有些数学题目经常要用到数形结合思想，尤其是一些函数题目，如果能够把函数图像画出来进行解题的话，思路会更加清晰明了。python绘图主要用到matplotlib绘图模块，平时我们看到的往往是下面这种图

用一个实线矩形把几何图形封闭起来，看起来好像在一个象限里面。现实中，我们通常采用描点作图，首先建立一个笛卡尔直角坐标系，然后根据一个自变量，一个因变量的在坐标系里面描一些点，然后用一条光滑曲线把这些点串起来，更像下面这种图

那么，我们怎么才能利用matplotlib模块画出上面的正弦函数呢？先看代码，再听分解

代码：

import math
import numpy as np #导入数值计算模块
import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块
fig=plt.figure(figsize=(4,2)) #新建画布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax
fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中

ax.axis[:].set_visible(False) #隐藏原来的实线矩形

ax.axis["x"]=ax.new_floating_axis(0,0,axis_direction="bottom") #添加x轴
ax.axis["y"]=ax.new_floating_axis(1,0,axis_direction="bottom") #添加y轴

ax.axis["x"].set_axisline_style("->",size=1.0) #给x坐标轴加箭头
ax.axis["y"].set_axisline_style("->",size=1.0) #给y坐标轴加箭头
ax.annotate(s='x' ,xy=(2*math.pi,0) ,xytext=(2*math.pi,0.1)) #标注x轴
ax.annotate(s='y' ,xy=(0,1.0) ,xytext=(-0.5,1.0)) #标注y轴

plt.xlim(-6.3,6.3) #设置横坐标范围
plt.ylim(-1.1,1.1) #设置纵坐标范围
ax.set_xticks([-2*math.pi,-math.pi,0,math.pi,2*math.pi]) #设置x轴刻度
ax.set_yticks([-1,1]) #设置y轴刻度

y=[] #用来存放函数值
x=np.linspace(-2*math.pi,2*math.pi,100) #构造横坐标数据
for xi in x: #生成函数值
    y.append(math.sin(xi))#追加

plt.plot(x,y,color="blue") #描点连线
plt.show() #出图

代码解读：

工欲善其事必先利其器，画坐标轴当然要用到坐标轴加工类 axisartist，接下来就是用匠心精神不断打磨坐标轴。

首先，隐藏原来的实线矩形

ax.axis[:].set_visible(False)

其次，添加自定义x轴和y轴

ax.axis["x"]=ax.new_floating_axis(0,0,axis_direction="bottom") 
ax.axis["y"]=ax.new_floating_axis(1,0,axis_direction="bottom") 

接着，加箭头，设置箭头款式，并把坐标轴标注出来

ax.axis["x"].set_axisline_style("->",size=1.0) 
ax.axis["y"].set_axisline_style("->",size=1.0) 
ax.annotate(s='x' ,xy=(2*math.pi,0) ,xytext=(2*math.pi,0.1)) 
ax.annotate(s='y' ,xy=(0,1.0) ,xytext=(-0.5,1.0)) 

修缮刻度和范围：

plt.xlim(-6.3,6.3) 
plt.ylim(-1.1,1.1) 
ax.set_xticks([-2*math.pi,-math.pi,0,math.pi,2*math.pi]) 
ax.set_yticks([-1,1]) 

到这里，一个比较好看的正弦函数图像才算画出来，逻辑上来说，要使得坐标轴的标注位置恰当，加标注操作应该在设置坐标轴范围操作之后。

到此这篇关于利用python绘制笛卡尔直角坐标系的文章就介绍到这了,更多相关python绘制直角坐标系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！