Python绘图基础教程

Python是一个功能强大的编程语言，广泛地应用于各种领域，如数据挖掘、机器学习、人工智能等。除此之外，Python还可以用于绘图。Python绘图可以帮助用户更加直观地展示数据和结果，帮助更好地理解数据分析和可视化。在本文中，我们将重点介绍Python绘图的基础知识，并为您提供相关代码实例。

一、Ps绘图基础教程

Ps是图像处理软件中的佼佼者，被广泛应用于网页设计、平面设计、图像编辑等领域。在Python中，我们可以使用PIL（Python Imaging Library）模块来操作图像，实现类似Ps的一些功能。以下是简单的代码实例：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont image = Image.new('RGB', (500, 300), (255, 255, 255)) draw = ImageDraw.Draw(image) font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 40) draw.text((50, 50), 'Hello, World!', font=font, fill=(0, 0, 0)) image.show() 

上述代码实现了在一张白色图像上绘制了“Hello, World!”这段文字，并将结果显示出来。在这里，我们首先使用了PIL中的Image模块创建了一个白色的图像，然后使用ImageDraw模块在其中绘制文字。其中，使用了TrueType字体文件arial.ttf来确定文字大小和样式。

二、加工中心绘图基础教程

加工中心是数控机床中的主要加工设备之一，具有高精度、高效率、适应性强等特点。在加工过程中，常常需要绘制不同形状的直线、曲线等图形。在Python中，我们可以使用Matplotlib模块来实现数控加工中心绘图的需求。以下是简单的代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-5, 5, 1000) y = np.sin(x) plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='-') plt.title('Sin(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin(x)') plt.savefig('sin.png') 

上述代码实现了函数y=sin(x)在x轴区间[-5, 5]上的图像绘制。在这里，我们使用numpy模块生成等距的1000个数作为x轴坐标，使用sin函数生成对应的y轴坐标，并将结果使用Matplotlib模块的plot函数画出。此外，我们还添加了图像标题、x轴和y轴标签，最终将结果保存成图片文件。

三、Mastercam绘图基础教程

Mastercam是数控加工中心中最常用的CAM软件之一，具有强大的CAD绘图和CAM加工功能。在Python中，我们可以使用PyCAM模块将Mastercam绘图功能与Python代码结合起来使用。以下是简单的代码实例：

import pycam from pycam.geometry import * doc = new_document() geo = Geometry() geo.add_circle((0, 0), 5) geo.add_line((0, 0), (10, 10)) doc.add(geo.geometry) draw(doc, 'test.dxf') 

上述代码实现了在CAD软件中绘制一个半径为5的圆和一条从原点到（10，10）的直线，并将结果保存成DXF文件。在这里，我们首先使用new_document函数创建了一个新的CAD文件，然后使用Geometry模块中的add_circle和add_line函数分别添加圆和直线的坐标信息。最后，使用draw函数将结果保存成DXF格式文件。

四、专业绘图基础教程

Python的绘图功能可以被广泛地应用于各种领域，如科学计算、数据可视化、工程设计等。在这些领域中，Python的绘图功能需要具备一定的专业性。以下代码实例展示了如何使用Python绘制一个灰色等高线图：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np delta = 0.025 x = np.arange(-3.0, 3.0, delta) y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2) Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2) Z = (Z1 - Z2) * 2 fig, ax = plt.subplots() CS = ax.contour(X, Y, Z, colors='gray') ax.clabel(CS, inline=1, fontsize=10) ax.set_title('Gray Contour') plt.show() 

上述代码实现了一个灰色的等高线图，其中 X 和 Y 是为绘制区域生成的坐标网格，Z 是绘图数据。同时，我们使用matplotlib的contour函数计算等高线，并使用clabel函数添加等高线标签和图像标题。最后，使用show函数将结果显示出来。

五、专业绘图基础教程答案

在绘制统计图表等诸多领域，Python的绘图功能也被广泛应用。以下是一个简单的代码实例，展示了如何使用Python绘制一个柱形图：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np name_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] num_list = [3, 6, 8, 4, 2] plt.bar(range(len(num_list)), num_list, color='gray', tick_label=name_list) plt.xlabel('Name') plt.ylabel('Score') plt.title('Score bar chart') plt.show() 

上述代码实现了一个简单的柱形图，其中 name_list 存储了柱形对应的名称，num_list 存储了每个柱形的高度。使用bar函数进行绘图，并使用xlabel、ylabel和title函数为图表添加标签。最后，使用show函数将结果显示出来。

六、水刀绘图基础教程

水刀是一种使用高-pressure的水或磨料流，来切割各种材料的机械设备。在加工过程中，需要将元件的设计图转化为数控切割机可识别的G代码文件。在这里，我们提供一个简单的Python代码实例，展示如何快速生成水刀用的G代码文件。

import math FILE_PATH = 'test.nc' TEXT = '' def move_pos(x, y): global TEXT TEXT += 'G00 X{:.3f} Y{:.3f}\n'.format(x, y) def cut(x1, y1, x2, y2): global TEXT TEXT += 'G01 X{:.3f} Y{:.3f} X{:.3f} Y{:.3f} F400\n'.format(x1, y1, x2, y2) def abs_mm(x, y): move_pos(x, y) def move_mm(x, y): global CUR_X, CUR_Y abs_mm(CUR_X + x, CUR_Y + y) def cut_arc(r, start_angle, end_angle): global TEXT, CUR_X, CUR_Y start_x = CUR_X + r * math.cos(math.radians(start_angle)) start_y = CUR_Y + r * math.sin(math.radians(start_angle)) end_x = CUR_X + r * math.cos(math.radians(end_angle)) end_y = CUR_Y + r * math.sin(math.radians(end_angle)) TEXT += 'G03 X{:.3f} Y{:.3f} I{:.3f} J{:.3f} F400\n'.format(end_x, end_y, start_x - CUR_X, start_y - CUR_Y) CUR_X, CUR_Y = end_x, end_y def main(): abs_mm(0, 0) cut(10, 10, 10, -10) cut(-10, -10, -10, 10) cut(10, -10, -10, -10) cut(-10, 10, 10, 10) cut_arc(10, 90, 0) cut_arc(5, 0, 270) abs_mm(0, 0) with open(FILE_PATH, 'w') as fp: fp.write(TEXT) if __name__ == '__main__': main() 

上述代码实现了一系列直线和圆弧的绘制，通过生成G代码文件，可以直接提供给数控切割机进行加工。在这里，我们首先定义了一些特定的函数，如abs_mm函数用于绝对坐标移动、cut函数用于直线绘制、cut_arc函数用于圆弧绘制，然后根据需要依次调用这些函数，最后将结果保存到特定的文件中。

七、PS钢笔绘图基础教程

在图像处理领域，钢笔工具被广泛地应用于复杂路径的快速绘制。在Python中，我们可以使用matplotlib的path模块来实现类似的操作。以下是简单的代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.path import Path import matplotlib.patches as patches verts = [ (0., 17.), (2., 16.), (9., 11.), (12., 5.), (10., 2.), (2., 2.), (-2., 6.), (-2., 12.), (0., 17.), ] codes = [Path.MOVETO, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CURVE4, Path.CLOSEPOLY, ] path = Path(verts, codes) fig, ax = plt.subplots() patch = patches.PathPatch(path, facecolor='lightgray', lw=2) ax.add_patch(patch) ax.set_xlim(-5, 15) ax.set_ylim(-5, 20) plt.title('PS Pen Drawing') plt.show() 

上述代码实现了一条具有复杂路径的钢笔绘图。在这里，我们首先将路径的各个点和绘制方式分别存储在 verts 和 codes 中。然后，使用Path模块的Path函数将这些信息结合起来，形成一个完整的路径。同时，我们使用PathPatch函数将路径转化成带有灰色填充色的面，并添加到坐标系之中。

八、绘图软件CAD基础教程

CAD是工程图学领域中使用最广泛的软件之一，常常用于机械设计、土木工程和建筑设计等领域。在Python中，我们可以使用pydwg模块将CAD绘图功能与Python代码结合起来使用。以下是简单的代码实例：

import pydwg from pydwg.classes import entities from pydwg import tags doc = pydwg.Dwg() model_space = doc.add_section('Model_Space') polyline = entities.LWPolyline((1, 1), closed=True) polyline.append_vertices([(1, 3), (3, 3), (3, 1)]) model_space.add(polyline) with open('test.dxf', 'wb') as f: doc.write(f) 

上述代码实现了在CAD软件中