零基础学习 matplotlib （三）| 如何绘制正余弦函数图象
0. 系列导读
本系列共六篇：
- 零基础学习 matplotlib （一）| 一张图入门 matplotlib
- 零基础学习 matplotlib （二）| 详解六种可视化图表
- 零基础学习 matplotlib （三）| 如何绘制正余弦函数图象
- 零基础学习 matplotlib （四）| 子图与子区 难点突破
- 零基础学习 matplotlib （五）| 绘制酷炫的gif动态图
- 零基础学习 matplotlib （六）| 自动生成图像视频
1. 写在前面
今天打算通过绘制正弦和余弦函数，从默认的设置开始，一步一步地调整改进，让它变得好看，变成我们初高中学习过的图象那样。通过这个过程来学习如何进行对图表的一些元素的进行调整。
2. 简单绘图
matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置。你可以几乎控制matplotlib中的每一个默认属性：图像大小，每英寸点数，线宽，色彩和样式，子图(axes)，坐标轴和网格属性，文字和字体属性，等等。
虽然matplotlib的默认设置在大多数情况下相当好，你却可能想要在一些特别的情形下更改一些属性。
from pylab import *
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)
plot(x,C)
plot(x,S)
show()
show image
3. 设置基本元素
这边的基本元素主要有几下几点：
- 线的颜色，粗细，和线型
- 刻度和标签
- 还有图例
代码比较简单，基本上在我的第一讲内容里都讲过了。
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)
# 设置线的颜色，粗细，和线型
plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'sin(x)')
plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'cos(x)')
# 如果觉得线条离边界太近了，可以加大距离
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)
# 当前的刻度并不清晰，需要重新设定,并加上更直观的标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
[r'-\pi', r'-\pi/2', r'0', r'+\pi/2', r'+\pi'])
plt.yticks([-1,0,1],
[r'-1', r'0', r'1'])
# 添加图例
plt.legend()
plt.show()
show image
4. 移动轴线
还记得我们在初高中学习的三角函数图象，可不是这样，它应该是有四个象限的。而这里却是一个四四方方的图表。
所以接下来，我们要做的就是移动轴线，让它变成我们熟悉的样子。
我们只需要两轴线（x和y轴），所以我们需要将顶部和右边的轴线给隐藏起来（颜色设置为None即可）。
# plt.gca()，全称是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 由于我们移动的是左边和底部的轴，所以不用设置这两个也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 指定data类型，就是移动到指定数值
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
关于set_position()这个函数中的data是啥意思？我查了下官网。解释如下
然后最后发现，上面的写法可以用一定更简洁的方式设置，是等价的。
ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['left'].set_position('zero')
show image
5. 添加注释
现在的图形部分已经成型，接下让我们现在使用annotate命令注解一些我们感兴趣的点。
我们选择2π/3作为我们想要注解的正弦和余弦值。我们将在曲线上做一个标记和一个垂直的虚线。然后，使用annotate命令来显示一个箭头和一些文本。
t = 2*np.pi/3
# 利用plt.plot绘制向下的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
# 利用plt.plot绘制向上的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
在这里，你可能会对plt.annotate这个函数的用法，有所陌生。这里也解释一下。
第一个参数，就是注释内容；
第二个参数，xy，就是对哪一点进行注释；
第三个参数，xycoords，指定类型，data 是说基于数值来定位；
第四个参数，xytext，是注释的位置，结合第五个参数，就是根据偏移量来决定注释位置；
第五个参数，textcoords，值为offset points，就是说是相对位置；
第六个参数，fontsize，注释大小；
第七个参数，arrowprops，对箭头的类型的一些设置。
show image
6. 完整代码
以上都是对片段代码进行解释，这里放出完整的代码
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(x), np.sin(x)
# 设置线的颜色，粗细，和线型
plt.plot(x, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'sin(x)')
plt.plot(x, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label=r'cos(x)')
# 如果觉得线条离边界太近了，可以加大距离
plt.xlim(x.min()*1.2, x.max()*1.2)
plt.ylim(C.min()*1.2, C.max()*1.2)
# 当前的刻度并不清晰，需要重新设定,并加上更直观的标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
[r'-\pi', r'-\pi/2', r'0', r'+\pi/2', r'+\pi'])
plt.yticks([-1,1],
[r'-1', r'1'])
# 添加图例
plt.legend(loc='upper left')
# plt.gca()，全称是get current axis
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 由于我们移动的是左边和底部的轴，所以不用设置这两个也可以
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 指定data类型，就是移动到指定数值
# ax.spines['bottom'].set_position('zero')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
t = 2*np.pi/3
# 利用plt.plot绘制向下的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
# 利用plt.plot绘制向上的一条垂直的线，利用plt.scatter绘制一个点。
plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plt.show()
