plot函数
一次函数、二次函数和反比例函数，是数学世界中的三种特殊函数。让我为你揭示学习的方法。
首先是一次函数，线性的代表，表达简洁而清晰。了解一次函数的形式，直线的斜率和截距。学习如何画图和求解方程，从中体会数学的美妙。
其次是二次函数，抛物线的形态，曲线的魅力。熟悉二次函数的标准形式和一般形式，掌握顶点、对称轴、开口方向等性质。学习如何画图和求解方程，发现二次函数的特点。
再者是反比例函数，呈现反比关系，不可替代。理解反比例函数的定义域、值域和图像特点。学习如何画图和求解方程，体验反比例函数的实际应用。
实践是学习的关键，多做例题进行巩固。通过练习，熟练掌握这些函数的图像、性质和解题方法，培养灵活运用的能力。
实际问题是数学的灵感源泉。将一次函数、二次函数和反比例函数应用于实际问题，解决实际难题。培养抽象思维，触类旁通，让数学赋予生活更大的意义。
在学习过程中，保持耐心和坚持。每一次探索都会让你有所进步，不怕挑战，勇往直前。相信自己的能力，用数学的智慧开启未来的道路。
如果你对一次函数、二次函数或反比例函数的学习仍有疑问，请告诉我，我将尽力为你提供帮助。
初三数学总复习（教师详解版）
plot函数参数
晓查 编译整理
量子位 出品
公众号 QbitAI
数据可视化本来是一个非常复杂的过程，但随着Pandas数据帧plot()函数的出现，使得创建可视化图形变得很容易。
在数据帧上进行操作的plot()函数只是matplotlib中plt.plot()函数的一个简单包装 ，可以帮助你在绘图过程中省去那些长长的matplotlib代码。
最近，一位来自印度的小哥以2019年世界幸福指数的数据为例，详细讲述了在Pandas中plot()函数的各种参数设置的小技巧，熟练掌握这些技巧后，你也能绘制出丰富多彩的可视化图表。
导入数据
在绘制图形前，我们首先需要导入csv文件：
import pandas as pddf=pd.read_csv(‘./world-happiness-report-2019.csv’)df.head(3)这个csv图标的内容是各个国家按照不同维度评价的幸福指数（数据下载地址见文末）：
数据帧中一些列的名称比较冗长，可以重命名使其更加简洁：
df.rename(columns={“Country (region)”: “Country”, “Log of GDP\nper capita”: “Log_GDP_per_capita”, “Healthy life\nexpectancy”:”Health_life_expect”},inplace=True)df.columns绘制柱状图、散点图等常见图形
从最近简单的柱状图开始，只统计腐败程度、自由度、宽容度、社会支持等几个维度
%matplotlib tkdf1=df[:5]df1.plot(‘Country’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’],kind = ‘bar’)嫌直接写名称太麻烦？没关系，我们也可以用所在列的数字来绘制，比如上述4个列分别为7、6、8、5：
%matplotlib tkdf1=df[:5]df1.plot(‘Country’,[7,6,8,5],kind = ‘bar’)
在上面的代码中kind = ‘bar’，所以绘制的图形是柱状图，如果我们把参数改成kind = ‘line’，画出的就是线状图。
df1=df[:5]df1.plot(‘Country’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’],kind = ‘line’)
同样的，如果把参数改成kind = ‘line’，还能绘制出箱形图：
df[:5].plot(x=’Country’,kind=’box’)
对于散点图，设置kind=’scatter’，绘制出腐败程度与自由度之间的关系，用color=’R’将点定义为红色：
df.plot(x=’Corruption’,y=’Freedom’,kind=’scatter’,color=’R’)
此外，Pandas中还有一个辅助函数pandas.plotting.table，它创建一个来自数据帧的表格，并将其添加到matplotlib Axes实例中。
from pandas.plotting import tabledf1=df[:5]df1=df.loc[:5,[‘Country (region)’,’Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’]]ax=df1.plot(‘Country (region)’,[‘Corruption’,’Freedom’,’Generosity’,’Social support’], kind = ‘bar’, title =’Bar Plot’,legend=None)table(ax, np.round(df1.describe(), 2),loc=’upper right’)
坐标轴的设置
取值范围
使用xlim和ylim两个参数可设置x和y轴的范围。在折线图中，我们要将x轴设置为0到20，y限制为从0到100。
df1=df[:20]df1[‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100))
x、y轴刻度
有时候坐标轴上的刻度并不理想，我们希望在上面标上我们喜欢的数值。
比如对于x轴，我们想要标上0、10、15和20几个值；对于y轴，我们想要标上0、50、70、100几个值，可以在xticks和yticks参数中悉数列出。
df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,15,20]),yticks=([0,50,70,100]), title = ‘xticks’)
但是用列表来制定坐标刻度的方法，在数值太多的时候就比较麻烦了，因此我们还能通过指定刻度间隔的方法来绘制坐标轴，比如指定x轴间隔是1，y轴间隔是10：
df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([w1 for w in range(20)]),yticks=([w10 for w in range(40)]))
如果我们不希望在坐标轴上看到数字，而是想要设置标签。我们还可以将x轴标签更改为文本标签“低、中、高”这种样式。
ax=df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,20),ylim=(0,100),color=’red’,xticks=([0,10,20]),yticks=([w*30 for w in range(40)]))ax.set_xticklabels([‘Low’,’Med’,’High’])
对数坐标
如果数据的跨度范围非常大，横跨好几个数量级，那么用线性坐标就无法很好地展示数据。这时候我们需要用到对数坐标，设置方法是将logx或者logy的值设置为Ture。
如果我们只想设置x轴为对数坐标，y轴仍保持线性坐标，那么
df[:20][‘Freedom’].plot(kind=’line’,xlim=(0,1000),ylim=(0,100),color=’red’,logx=True)
其他高阶用法
可以使用stacked参数来绘制带有条形图的堆叠图。在这里，我们绘制堆叠的水平条，stacked设置为True。
将grid参数设置为True，可以给图表加入网格。
有了subplot参数还可以绘制子图，根据需要指定行数和列数以及绘图的数量。
在上面的子图中，我们没有给子图添加标题。当subplot 设置为True 时，在设置一组title的值，即可在列表上方加入标题。
原文链接：
https://kanoki.org/2019/09/16/dataframe-visualization-with-pandas-plot/
表格下载地址：
https://www.kaggle.com/PromptCloudHQ/world-happiness-report-2019/version/1
— 完 —
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plot
1. 在CAD软件中，关闭plot的方法是很简单的。
2. 因为plot是用来输出绘图结果的功能，通常在绘图完成后需要关闭plot窗口以便进行其他操作。
3. 在CAD软件中，关闭plot窗口的常见方法是点击窗口右上角的关闭按钮，或者使用快捷键Alt+F4来关闭plot窗口。
另外，也可以通过在菜单栏中选择&34;->&34;来关闭plot窗口。
这些方法都可以有效地关闭plot窗口，让你继续进行其他操作。
