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不寫出y=f(x)這樣的表達式，由隱函數的等式直接繪制圖像，以x2+y2+xy=1的圖像為例，使用sympy間接調用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下（注意python里的乘冪符號是**而不是^，還有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，這幾點和matlab的區別很大）
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直接在命令提示行的里面運行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
有
當然有,這就是Python函數圖像工具(EXE)。 本程序運用Python中最令人喜愛的數據處理工具numpy和超強的圖像庫matplotlib,實現13種不同類別函數的分類圖像整理,展示圖像均可以保存為圖片的形式,具備拖動、放大等功能
1、點擊鍵盤win+r，打開運行窗口；在窗口中輸入cmd"，點擊確定，打開windows命令行窗口。
2、在cmd命令行窗口中輸入"python"，進入python交互窗口。
3、引入matplotlib模塊的pyplot()函數，并重命名為py;引入numpy模塊，并重命名為np。
4、使用函數np.arrange(start，end，step)創建變量x的取值范圍，是一個一維數組，使用y=3*x+1，創建y是與自變量x相對應的一維數組。
5、使用函數plt.plot(x，y)繪制一元一次函數y=3x+1的函數圖像。
6、使用函數plt.title()給圖像添加標題，使用函數plt.xlabel()給橫軸添加標簽，使用函數plt.ylabel()給縱軸添加標簽，使用函數plt.tick_params()設置刻度標記的大小。
7、使用函數plt.show()顯示整個一元一次函數的圖像。
為避免中文顯示出錯，需導入matplotlib.pylab庫
1.2.1 確定數據
1.2.2 創建畫布
1.2.3 添加標題
1.2.4 添加x，y軸名稱
1.2.5 添加x，y軸范圍
1.2.6 添加x，y軸刻度
1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片
保存圖片時，dpi為清晰度，數值越高越清晰。請注意，函數結尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。
繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創建畫布。
合理調整figsize、dpi，可避免出現第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標題相互遮蓋的現象.
2.2.1 rc參數類型
2.2.2 方法1：使用rcParams設置
2.2.3 方法2：plot內設置
2.2.4 方法3：plot內簡化設置
方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#顯示圖例的位置。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#設置繪圖區域的大小和像素。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#設置x軸的刻度線為new_year，new_year可以為數組。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x軸標簽。
5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#將實際值的折線設置為藍色。
6、兩個圖分開fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。
7、畫豎直線plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示橫坐標。
8、圖片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。
今天開始琢磨用Python畫圖，沒使用之前是一臉懵的，我使用的開發環境是Pycharm，這個輸出的是一行行命令，這個圖畫在哪里呢？
搜索之后發現，它會彈出一個對話框，然后就開始畫了，比如下圖
第一個常用的庫是Turtle，它是Python語言中一個很流行的繪制圖像的函數庫，這個詞的意思就是烏龜，你可以想象下一個小烏龜在一個x和y軸的平面坐標系里，從原點開始根據指令控制，爬行出來就是繪制的圖形了。
它最常用的指令就是旋轉和移動，比如畫個圓，就是繞著圓心移動；再比如上圖這個怎么畫呢，其實主要就兩個命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一個命令是移動200個單位并畫出來軌跡
第二個命令是畫筆順時針轉170度，注意此時并沒有移動，只是轉角度
然后呢？ 循環重復就畫出來這個圖了
好玩吧。
有需要仔細研究的可以看下這篇文章 ，這個牛人最后用這個庫畫個移動的鐘表，太贊了。
Turtle雖好玩，但是我想要的是我給定數據，然后讓它畫圖，這里就找到另一個常用的畫圖的庫了。
Matplotlib是python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地行制圖。其中，matplotlib的pyplot模塊一般是最常用的，可以方便用戶快速繪制二維圖表。
使用起來也挺簡單，
首先import matplotlib.pyplot as plt?導入畫圖的圖。
然后給定x和y，用這個命令plt.plot(x, y)就能畫圖了，接著用plt.show()就可以把圖形展示出來。
接著就是各種完善，比如加標題，設定x軸和y軸標簽，范圍，顏色，網格等等，在 這篇文章里介紹的很詳細。
現在互聯網的好處就是你需要什么內容，基本上都能搜索出來，而且還是免費的。
我為什么要研究這個呢？當然是為了用，比如我把比特幣的曲線自己畫出來可好？
假設現在有個數據csv文件，一列是日期，另一列是比特幣的價格，那用這個命令畫下：
這兩列數據讀到pandas中，日期為df['time']列，比特幣價格為df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下圖：
自己畫的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 中介紹過求Ahr999指數，那可不可以也放到這張圖中呢？不就是加一條命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
圖形如下：
但是，Ahr999指數怎么就一條線不動啊，?原來兩個Y軸不一致，顯示出來太怪了，需要用多Y軸，問題來了。
繼續谷歌一下，把第二個Y軸放右邊就行了，不過呢得使用多圖，重新繪制
fig = plt.figure() # 多圖
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")? #?繪制第一個圖比特幣價格
ax1.set_ylabel('BTC price') #?加上標簽
# 第二個直接對稱就行了
ax2 = ax1.twinx()#?在右邊增加一個Y軸
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")??#?繪制第二個圖Ahr999指數，紅色
ax2.set_ylim([0, 50])# 設定第二個Y軸范圍
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 網格
fig.legend(loc="center")#圖例
plt.show()
跑起來看看效果，雖然丑了點，但終于跑通了。
這樣就可以把所有指數都繪制到一張圖中，等等，三個甚至多個Y軸怎么加？這又是一個問題，留給愛思考愛學習的你。
有了自己的數據，建立自己的各個指數，然后再放到圖形界面中，同時針對異常情況再自動進行提醒，比如要抄底了，要賣出了，用程序做出自己的晴雨表。
