Python绘制各种优美简单曲线
matplotlib是著名的绘图库，它提供了⼀整套绘图API，⼗分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿⼿好戏。另外，在数据处理过程中会⽤到numpy。
例如，画出指定区间的⼀个多项式函数：
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(-4, 4, 1024)
Y = .25 * (X + 4.) * (X + 1.) * (X - 2.)
plt.title('$f(x)=\\frac{1}{4}(x+4)(x+1)(x-2)$')
plt.plot(X, Y, c = 'g')
plt.show()
通过numpy的linspace⽅法来确定横坐标x的取值范围，列出⽅程，然后调⽤matplotlib的pyplot画出函数曲线即可。numpy 是⼀个⽤python实现的科学计算包，包括⼀个强⼤的N维数组对象Array和成熟的函数库，有⽤于整合C/C++和Fortran代码的⼯具包，提供了实⽤的线性代数、傅⾥叶变换和随机数⽣成函数等⼯具，可以理解成Matlab。linspace numpy
记得中学的时候，我问⽼师三⾓函数到底有啥⽤？（⽆知者⽆畏）⽼师反问我，“如果给了你⼀块洋铁，怎样才能剪出煤炉烟囱的拐弯呢？”，现在仍然记得⽼师的这个例⼦，哪些看似抽象的数学公式，实际上是⾃⼰不知道她们的应⽤场景⽽已。
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
X = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
YSinValues = np.sin(X)
YCosValues = np.cos(X)
plt.plot(X, YSinValues)
plt.plot(X, YCosValues)
plt.show()
Matplotlib 是⼀个 Python 的 2D绘图库，甚⾄可以⽣成出版质量级别的图形。
对于那些正态分布⽽⾔，Python 画起来也就相当简单了：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def pdf(X, mu, sigma):
a = 1. / (sigma * np.sqrt(2. * np.pi))
b = -1. / (2. * sigma ** 2)
return a * np.exp(b * (X - mu) ** 2)
X = np.linspace(-6, 6, 1000)
for i in range(3):
samples = np.random.standard_normal(10)
mu, sigma = np.mean(samples), np.std(samples)
plt.plot(X, pdf(X, mu, sigma), color = '.66')
plt.plot(X, pdf(X, 0., 1.), color = 'b')
plt.show()
为了不显得单调，这⾥多画了⼏条曲线。只要算出⽅差和均值，从excel中读出哪些数值就可以拟合正态分布了。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = 1
t = np.linspace(0 , 2 * np.pi, 1024)
X = a*(s(t)-np.cos(2*t))
Y = a*(2*np.sin(t)-np.sin(2*t))
plt.plot(Y, X,color='r')
plt.show()
代表爱⼼的⼼形线来了：

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