3. 來畫函數的圖形

這一段是我們耍寶之後, 要回到原本設定的。平常是不用做這種事。

In [5]:

saved_state = mpl.rcParams.copy()

Python 畫圖的指令, 我們最需要學只有兩個:

plt.plot
plt.scatter

[1] 我們先來試 `plt.plot`

In [6]:

plt.plot([1, 37, 25, 68])

Out[6]:

[]

這其實就是把 y 座標為 1, 37, 25, 68 的點, 補上 x 座標 0, 1, 2, 3 連起來的折線圖。這是 Python 最基本的畫圖法。

如果 x 座標也自己給的話, 也就是比較完整的畫圖方式是

plt.plot(X, Y)

其中 X 是點的 x 座標; Y 是點的 y 座標。

比如說, 最常見的是, 我們畫一個函數, 就會決定 x 的範圍、要有多少個點, 再把我們要畫的函數畫出來。比方說我們想畫:

f (x) = sinc (x)

x 的範圍是 -5 到 5, 取 200 個點。

In [7]:

x = np.linspace(-5, 5, 200)y = np.sinc(x)

In [8]:

plt.plot(x, y)

Out[8]:

[]

我們來試試加上中文。

In [9]:

plt.title('畫個可愛的 sinc(x) 函數')plt.plot(x, y)

Out[9]:

[]

Python 其實是以耍寶見長的程式語言, 我們來耍寶一下。

In [10]:

plt.xkcd()

Out[10]:

In [11]:

plt.plot(x,y)

Out[11]:

[]

你當然可以一直這麼耍寶下去, 但如果不要 xkcd 風了, 可以這麼作。

In [12]:

mpl.rcParams.update(saved_state)

/usr/lib/python3.7/_collections_abc.py:841: MatplotlibDeprecationWarning: The datapath rcparam was deprecated in Matplotlib 3.2.1 and will be removed two minor releases later.  self[key] = other[key]/usr/lib/python3.7/_collections_abc.py:841: MatplotlibDeprecationWarning: The savefig.frameon rcparam was deprecated in Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.  self[key] = other[key]/usr/lib/python3.7/_collections_abc.py:841: MatplotlibDeprecationWarning: The text.latex.unicode rcparam was deprecated in Matplotlib 3.0 and will be removed in 3.2.  self[key] = other[key]/usr/lib/python3.7/_collections_abc.py:841: MatplotlibDeprecationWarning: The verbose.fileo rcparam was deprecated in Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.  self[key] = other[key]/usr/lib/python3.7/_collections_abc.py:841: MatplotlibDeprecationWarning: The verbose.level rcparam was deprecated in Matplotlib 3.1 and will be removed in 3.3.  self[key] = other[key]

再試試看是不是回復原狀了。

In [13]:

plt.plot(x,y)

Out[13]:

[]

比較「正常的」美化是用一個叫 seaborn 的套件。

In [14]:

import seaborn as sns

In [15]:

sns.set()

試一下效果。

In [16]:

plt.plot(x, y)

Out[16]:

[]

[2] `plt.scatter`

再來 plt.scatter 就是一點一點的點上去, 一樣分 x 軸和 y 軸。

In [18]:

x = [1.1, 0.9, 3.7, 4.5]y = [2, -1, 1.2, 3.1]

In [19]:

plt.scatter(x, y)

Out[19]:

寫程式中, 亂數是好玩的開始! 我們來隨機畫些點上去。

In [20]:

x = np.random.rand(100)y = np.random.rand(100)

In [21]:

plt.scatter(x, y)

Out[21]:

我們來做個標準常態分佈的!!

In [22]:

x = np.random.randn(500)y = np.random.randn(500)

In [23]:

plt.scatter(x,y)

Out[23]:

試著做三群的數據。

In [24]:

cx0 = 0cy0 = 0cx1 = -3cy1 = 3cx2 = 3cy2 = 3

每一群都是 500 個點。

In [25]:

x0 = np.random.randn(500) + cx0y0 = np.random.randn(500) + cy0x1 = np.random.randn(500) + cx1y1 = np.random.randn(500) + cy1x2 = np.random.randn(500) + cx2y2 = np.random.randn(500) + cy2

合併三群的點到 x, y 之中。

In [26]:

x = np.concatenate((x0, x1, x2))y = np.concatenate((y0, y1, y2))

現在第一群的點是第 0 類, 第二群是第 1 類, 第三群是第 2 類，所以我們要做個像這樣

[0, 0, ..., 0, 1, 1, ..., 1, 2, 2, ..., 2]

的標記。

In [27]:

c = np.repeat([0,1,2], 500)

In [28]:

plt.scatter(x, y, c=c, cmap='Set1')

Out[28]:

3. 圖像識別

3. 來畫函數的圖形

[1] 我們先來試 plt.plot

[2] plt.scatter

[1] 我們先來試 `plt.plot`

[2] `plt.scatter`