python画图曲线图

要画曲线图，可以使用Python中的matplotlib库。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 绘制曲线图
plt.plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

这个例子中，我们使用`numpy`生成了一组数据，然后使用`matplotlib`的`plot`函数绘制曲线图，最后使用`show`函数显示图像。

相关问题

python 画图曲线注释

在Python中，你可以使用Matplotlib库来画曲线并添加注释。为了注释曲线，你可以使用plt.text()函数来在指定的位置添加文本注释，或者使用plt.annotate()函数来绘制箭头指向注释文本。

下面是一个例子，展示了如何在Python中画图曲线并注释：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 8, 1000)
y = 2.0 * x - 0.5 * 5 * x ** 2

plt.plot(x, y, c='c')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Curve Annotation')

# 添加注释文本
plt.text(2, 30, 'Start Point', ha='center', va='bottom')

# 添加箭头注释
plt.annotate('End Point', ha='center', va='bottom', xytext=(6, -50), xy=(8, 0),
             arrowprops={'facecolor': 'black', 'shrink': 0.05})

plt.show()

在这个例子中，我们使用np.linspace()函数生成了一个x轴的数据，然后根据一个简单的公式计算了对应的y轴数据。然后我们使用plt.plot()函数绘制了曲线。接下来，我们使用plt.text()函数在坐标(2, 30)的位置添加了一个文本注释，表示曲线的起始点。最后，我们使用plt.annotate()函数在坐标(8, 0)的位置添加了一个箭头注释，指向曲线的结束点。

希望这个例子能帮助到你！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python-Matplotlib可视化（4）——添加注释让统计图通俗易懂](https://blog.csdn.net/LOVEmy134611/article/details/117442614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

python画图拟合曲线

要在Python中画出拟合曲线，可以使用matplotlib和numpy库。首先，导入这两个库。然后，设置x和y的值。接下来，使用polyfit函数通过拟合多项式来计算拟合曲线的参数。最后，使用plot函数绘制原始数据点和拟合曲线，并使用show函数显示图形。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 1, 25)
y = np.cos(x) + 0.3 * np.random.rand(25)
 = np.poly1d(np.polyfit(x, y, 4))
t = np.linspace(0, 1, 250)

plt.plot(x, y, 'o', t, p(t), '-')
plt.show()

这段代码首先使用linspace函数生成一个包含25个均匀分布的点的数组x。然后，使用cos函数生成与x对应的y值，并添加一些随机噪声。接下来，使用polyfit函数拟合出一个4次多项式，并将其赋给p。最后，使用plot函数绘制出原始数据点和拟合曲线。

另外，你还可以使用curve_fit函数进行曲线拟合。这个函数使用的是非线性最小二乘法来拟合给定的函数模型。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

x = np.arange(0, 20)
y = 2 * x ** 2 + np.random.randint(0, 100, 20)

def func(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

popt, pcov = curve_fit(func, x, y)
y2 = func(x, popt