python画函数的曲线 python画函数曲线图

python怎么画曲线

打开Python，使用import导入numpy和matplotlib.pyplot模块。输入函数数据，然后使用plt.show()展示绘制的图像即可。

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Python如何画函数的曲线

输入以下代码导入我们用到的函数库。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,5,0.1);

y=np.sin(x);

plt.plot(x,y)

采用刚才代码后有可能无法显示下图，然后在输入以下代码就可以了：

plt.show()

不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？

不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）

直接在命令提示行的里面运行代码的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

python 怎么画与其他方法进行比较的ROC曲线？

使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。

主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据（如果不是很懂可以先看看这里的基础）：

tpr(Ture Positive Rate)：真阳率 图像的纵坐标

fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率） 图像的横坐标

mean_tpr：累计真阳率求平均值

mean_fpr：累计阳率求平均值

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X, y = X[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label为2，label只能二分，才可以。

n_samples, n_features = X.shape

# 增加噪声特征

random_state = np.random.RandomState(0)

X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

cv = StratifiedKFold(n_splits=6) #导入该模型，后面将数据划分6份

classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,random_state=random_state) # SVC模型 可以换作AdaBoost模型试试

# 画平均ROC曲线的两个参数

mean_tpr = 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息

mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

cnt = 0

for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)): #利用模型划分数据集和目标变量 为一一对应的下标

cnt +=1

probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 训练模型后预测每条样本得到两种结果的概率

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 该函数得到伪正例、真正例、阈值，这里只使用前两个

mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函数 interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标) 累计每次循环的总值后面求平均值

mean_tpr[0] = 0.0 # 将第一个真正例=0 以0为起点

roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面积

plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc)) # 画出当前分割数据的ROC曲线

plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 画对角线

mean_tpr /= cnt # 求数组的平均值

mean_tpr[-1] = 1.0 # 坐标最后一个点为（1,1） 以1为终点

mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)

plt.xlim([-0.05, 1.05]) # 设置x、y轴的上下限，设置宽一点，以免和边缘重合，可以更好的观察图像的整体

plt.ylim([-0.05, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')

plt.ylabel('True Positive Rate') # 可以使用中文，但需要导入一些库即字体

plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()