python曲線mark點

⑴ python 尋找曲線的峰值 谷值

a=[x,x,x,x,x,x,x]
h=[]
l=[]
foriinrange(1,len(a)-1):
	if(a[i-1]<a[i]anda[i+1]<a[i]):
		h.append(a[i])
	elif(a[i-1]>a[i]anda[i+1]>a[i]):
		l.append(a[i])
if(len(h)==0):
	h.append(max(a))
if(len(l)==0):
	l.append(min(a[a.index(max(a)):]))
printh
printl

⑵ python用matplotlib繪圖時，曲線或散點怎麼刪除

在matplotlib中，每一個對象（圖標，軸等）都提供了各種方法來獲取其屬性或者之類對象。
如，最大的Artist容器是matplotlib.figure.Figure，它包括組成圖表的所有元素。圖表的背景是一個Rectangle對象，用Figure.patch屬性表示。當你通過調用add_subplot或者add_axes方法往圖表中添加軸(子圖時)，這些子圖都將添加到Figure.axes屬性中，同時這兩個方法也返回添加進axes屬性的對象，注意返回值的類型有所不同，實際上AxesSubplot是Axes的子類。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
然後我們添加一條「Line」到這個「axes」中去
lines = ax.plot(np.arange(1000))

此時，你可以運行fig.show()查看到圖表對象中已經多了一條線

當然，你也可以吧lines對象的位置列印出來，我這里是：
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x05D37BD0>]

OK，可能這個時候你已經知道如何做了，通過查詢API我們知道是有一個POP方法的，那麼你可能會這么寫：
lines.pop(0)
然後你會再次運行程序，你會發現畫的先仍然存在，為什麼呢？
好吧，其實這個地方你可以理解為是一個值傳遞，而非引用刪除，那麼正確的方法是：
ax.lines.pop(0)

你同樣可以這樣，傳遞一個地址過去
ax.lines.remove(lines[0])

你大概可能通過這些方法進行刪除
lines.pop(0)
lines.remove()
del lines

回答完畢。

⑶ python如何求一條擬合曲線的曲率最大點

通過所給數據點信息得到的各組數據擬合曲線曲率最大值和位置如下
數據組別 擬合點數 擬合點范圍 最大麴率 曲率最大值點（x）
第一組 8 0.04~0.20 8.03415 0.088013
第二組 9 0.04~0.40 6.389306 0.11067
第三組 11 0.04~0.80 4.358572 0.162234
第四組 10 0.05~0.80 3.303113 0.214073

⑷ Python matplotlib 畫曲線圖可以指定y軸具體值嗎

y軸默認會有數值，你是需要自定義嗎

可以使用yticks函數，第一個參數是y軸的位置，第二個參數是具體標簽

importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.arange(0,6)
y=x*x
plt.plot(x,y,marker='o')
plt.yticks(y,['a','b','c','d','e','f'])

⑸ python使用markerarray顯示點

方法與舉例如下：
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])
plt.plot(ypoints, marker = 'o')
plt.show()
繪圖過程如果我們想要給坐標自定義一些不一樣的標記，就可以使用plot()方法的marker參數來定義。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum 於1990 年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。 Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

⑹ Python 3 簡單編程+畫曲線圖幫助！

曲線圖---

frommathimportfactorial
importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt

#階乘
deffact(n):
returnfactorial(n)
#Catalan公式
defcat_direct(n):
returnfact(2*n)//fact(n+1)//fact(n)
max=20
nList=range(25)
valList=[]
print":10000000000"
foriinnList:
ifi<=max:
val=cat_direct(i)
valList.append(val)
print"C%sis:"%i,val
else:
print"C%sis:"%i,10000000000
valList.append(10000000000)

#---生成曲線
plt.plot(nList,valList,'ro')
plt.axis([0,25,0,10000000000])
plt.xlabel("n")
plt.ylabel("Catalan")
plt.title("Cn+1=2*(2n+1)*Cn/(n+2)")
plt.show()

⑺ python怎麼畫曲線圖

# encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import * #支持中文
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

names = ['5', '10', '15', '20', '25']
x = range(len(names))
y = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]
y1=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]
#plt.plot(x, y, 'ro-')
#plt.plot(x, y1, 'bo-')
#pl.xlim(-1, 11) # 限定橫軸的范圍
#pl.ylim(-1, 110) # 限定縱軸的范圍
plt.plot(x, y, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲線圖')
plt.plot(x, y1, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲線圖')
plt.legend() # 讓圖例生效
plt.xticks(x, names, rotation=45)
plt.margins(0)
plt.subplots_adjust(bottom=0.15)
plt.xlabel(u"time(s)鄰居") #X軸標簽
plt.ylabel("RMSE") #Y軸標簽
plt.title("A simple plot") #標題

plt.show()

⑻ 用python的 turtle 怎麼畫這個曲線

urtle庫是python的基礎繪圖庫,這個庫被介紹為一個最常用的用來介紹編程知識的方法庫,其主要是用於程序設計入門,是標准庫之一,利用turtle可以製作很多復雜的繪圖。turtle名稱含義...

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⑼ Python如何畫函數的曲線

輸入以下代碼導入我們用到的函數庫。
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(0,5,0.1);
>>> y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
採用剛才代碼後有可能無法顯示下圖，然後在輸入以下代碼就可以了：
plt.show()

⑽ 如何使用Python繪制光滑實驗數據曲線

樓主的問題是否是「怎樣描繪出沒有數據點的位置的曲線」，或者是「x在某個位置時，即使沒有數據，我也想知道他的y值是多少，好繪制曲線」。這就是個預測未知數據的問題。

傳統的方法就是回歸，python的scipy可以做。流行一點的就是機器學習，python的scikit-learn可以做。

但問題在於，僅由光強能預測出開路電壓嗎（當然，有可能可以預測。）？就是你的圖1和圖2的曲線都不能說是不可能發生的情況吧，所以想預測開路電壓值還需引入其他影響因子。這樣你才能知道平滑曲線到底應該像圖1還是圖2還是其他樣子。

如果是單因子的話，從散點圖觀察，有點像 y = Alnx + B，用線性回歸模型確定A,B的值就可以通過x預測y的值，從而繪制平滑的曲線了。