English: A screenshot showing matplotlib plots of a polar bar graph resembling the matplotlib logo (upper left), a 3D surface graph with the new default 'viridis' colormap (lower left), a graph of 2D random walk trajectories (lower right), and the python source code (of the logo part) opened in a text editor (upper right).
The matplotlib (mpl) version is the development branch 2.x, with Python 2.7.11 and numpy 1.11.1
############ Code for the mpl logo figure##########importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommatplotlib.cmimportjetascolormapfrommatplotlib.tickerimportNullFormatter,MultipleLocatort,w,r=zip((0.1,0.4,1),(0.9,0.3,5),(1.7,0.5,7),(2.7,0.6,6),(3.5,0.3,3),(4.5,0.4,4),(5.3,0.3,7))fig,ax=plt.subplots(subplot_kw={'polar':True})bars=ax.bar(t,r,width=w,bottom=0.0,lw=2,edgecolor='Black',zorder=2)forr,barinzip(r,bars):bar.set_facecolor(colormap(r/9.0))bar.set_alpha(0.7)ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(2))foraxisin(ax.xaxis,ax.yaxis):axis.set_major_formatter(NullFormatter())# no tick labelsax.set_ylim([0,8])ax.grid(True)plt.show()####################
############ Code for the 3D surface plot and the 2D random walk tajectories##########importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfrommatplotlib.cmimportviridisascolormap"""Figure 1: a 3D surface plot (from matplotlib gallery)"""step=0.04maxval=1.0fig1=plt.figure("Figure_1")ax1=fig1.add_subplot(111,projection='3d')# Create supporting points in polar coordinatesr=np.linspace(0,1.2,50)p=np.linspace(0,2*np.pi,50)R,P=np.meshgrid(r,p)# Transform them to cartesian systemX,Y=R*np.cos(P),R*np.sin(P)Z=((R**2-1)**2)ax1.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=colormap)ax1.set_zlim3d(0,1)ax1.set_xlabel(r'$\phi_\mathrm{real}$')ax1.set_ylabel(r'$\phi_\mathrm{im}$')ax1.set_zlabel(r'$V(\phi)$')"""Figure 2: a few examples of 2D random walk"""fig2,ax2=plt.subplots(num="Figure_2")prng=np.random.RandomState(123)x=np.linspace(0,10,101)defrandom_walk(xy0=(0.0,0.0),nsteps=100,std=1.0):xy=np.zeros((nsteps+1,2))xy[0,:]=xy0deltas=prng.normal(loc=0.0,scale=std,size=(nsteps,2))xy[1:,:]=xy[0,:]+np.cumsum(deltas,axis=0)returnxyforcntinrange(3):traj=random_walk()ax2.plot(traj[:,0],traj[:,1],label="Traj. {c}".format(c=cnt))ax2.legend(loc='best')plt.show()####################
Lisanslama
Ben, bu işin telif sahibi, burada işi aşağıdaki lisans altında yayımlıyorum:
atıf – Esere yazar veya lisans sahibi tarafından belirtilen (ancak sizi ya da eseri kullanımınızı desteklediklerini ileri sürmeyecek bir) şekilde atıfta bulunmalısınız.
benzer paylaşım – Maddeyi yeniden karıştırır, dönüştürür veya inşa ederseniz, katkılarınızı orijinal olarak aynı veya uyumlu lisans altında dağıtmanız gerekir.
Bu dosyada, muhtemelen fotoğraf makinesi ya da tarayıcı tarafından eklenmiş ek bilgiler mevcuttur. Eğer dosyada sonradan değişiklik yapıldıysa, bazı bilgiler yeni değişikliğe göre eski kalmış olabilir.