【机器学习】matplotlib库练习-函数绘图

# 1创建2个图形区域，一个叫做green，大小是16，8，一个叫做red，大小是10，6
# 2绿色区域画一条绿色的正弦曲线，红色区域化两条线，一条是绿色的正弦曲线，一条是红色的余弦曲线
# 3在green的绿色的正弦曲线上，把sin（π/6）=1/2这个公式参照课件中的标注方式进行标注
# 4坐标轴的刻度分别是x：-π，-π/2，π/2，π y：-1，-0.5，0，0.5，1
# 5坐标轴的交点要求在原点坐标，设置坐标轴，隐去右边线和上边线，将下边线和左边线设置为原点
# 6将图例设置显示并放在图形的右上方
import numpy as np
import  matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决无法显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

#1
plt.figure(figsize=(30,10))
rect1 = [1/30, 1/10, 16/30, 8/10] # [左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域 （全部是0~1之间的数，表示比例）
rect2 = [18/30, 1/10, 10/30, 6/10]
green = plt.axes(rect1)
red = plt.axes(rect2)
# plt.show()

#2
x1 = np.linspace(0.0, 8.0)
x2 = np.linspace(0.0, 5.0)
x3 = np.linspace(0.0, 5.0)
y1=np.sin(x1)
y2=np.cos(x2)
y3=np.sin(x3)
green.plot(x1, y1, color='green', ms=3, label="y=sin(x)")
red.plot(x3, y3, color='green', ms=3,label="y=sin(x)")
red.plot(x2, y2, color='red', ms=3,label="y=cos(x)")
# plt.show()

#3
#r'$xxxx$'
#xy=标注点位置
#xytext：描述框相对xy位置
#textcoords='offset points'，以xy为原点偏移xytext
#arrowprops = 画弧线箭头，'---->', rad=.2-->0.2弧度
green.annotate(r'$sin(π/6)=1/2$',xy=(np.pi/6,1/2),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
# plt.show()

#4
x_major_locator=MultipleLocator(np.pi/2)
y_major_locator=MultipleLocator(1/2)
green.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
green.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
red.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
red.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)
# plt.show()

#5
green.spines['top'].set_visible(False)
green.spines['right'].set_visible(False)
green.spines['bottom'].set_position(('data',0))#data表示通过值来设置x轴的位置，将x轴绑定在y=0的位置
green.spines['left'].set_position(('data',0))#data表示通过值来设置y轴的位置，将y轴绑定在x=0的位置
red.spines['top'].set_visible(False)
red.spines['right'].set_visible(False)
red.spines['bottom'].set_position(('data',0))#data表示通过值来设置x轴的位置，将x轴绑定在y=0的位置
red.spines['left'].set_position(('data',0))#data表示通过值来设置y轴的位置，将y轴绑定在x=0的位置
# plt.show()

#6
green.legend(loc='upper right')
red.legend(loc='upper right')
plt.show()