「绘图，让科学生动起来」：Python-matplotlib绘图（示波器及动态函数模拟专题）
作者简介：85后一名分析化学工作者及科学爱好者，深爱著北京的老北京人，爱好运动，科学，旅行，本文作者的个人微信公众号《科学是什么东东》，欢迎关注！
在这一专题中，我们将更贴近实际应用：函数的动态图形化，我们可以将其应用在示波器中，在软体上就可以模拟示波器的电压随时间变化的波形图（效果如下）：
y=sinx的示波器模拟
我们需要著手设计程序，可实现的功能为：
允许用户输入x，y轴的正负半轴的长度值，x，y，z轴和主标题的标签名称（英文）。
同时我们需要构建需要图形化的函数，为了使其变为动画，我们将使用matplotlib中的animation功能（动画）
最终效果：生成动态视图，显示x，y轴名称及主标题。
在图形显示窗口，我们可以通过滑鼠操作改变视角，缩放图形，也可保存视图。
主程序代码如下：
主要步骤解析为#后面的部分
#分别导入numpy函数模块，matplotlib库模块，animation动画模块以及time模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import time
#以下为输入部分，主要输入部分为x，y正负半轴长度
主函数y=n1*sin(n2*(x-n3*i)^n4)中各个系数的值
print("Welcome to use animation graphic fitting generator, the formula model is y=n1*sin(n2*(x-n3*i)^n4).
")
print("n1,n2 are coefficient. n3 is X-axis transformation coefficient,the range is 0 ~ 1, the larger of the coefficient, the faster of animation will be.")
print("n4 is the power number.
")
a1=input("please enter x negative axis length value(absolute value):
")
a1=float(a1)
a2=input("please enter x postive axis length value:
")
a2=float(a2)
print("The x axis actual display range is from - "+str(a1)+" to "+str(a2)+":
")
a3=input("please enter y negative axis length value(absolute value):
")
a3=float(a3)
a4=input("please enter y postive axis length value:
")
a4=float(a4)
print("The y axis actual display range is from - "+str(a3)+" to "+str(a4)+":
")
a5=input("please enter n1 value:
")
a5=float(a5)
a6=input("please enter n2 value:
")
a6=float(a6)
a7=input("please enter n3 value:
")
a7=float(a7)
a8=input("please enter n4 value:
")
a8=float(a8)
print("The n1,n2,n3,n4 values are "+str(a5)+" , "+str(a6)+" , "+str(a7)+" , "+str(a8)+".
")
#构建图形，x，y轴的坐标范围以刚输入的值为准
其中lw是图形的线宽，color代表颜色
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(xlim=(-a1, a2), ylim=(-a3, a4))
line, = ax.plot([], [], lw=4,color=red)
#这里定义2个函数，分别获取数据，以及定义x，y的显示，在输入y时，我们将需要拟合的函数加入，其中：
a5,a6分别为系数，a7为x轴的位移，是按照x-a7*i计算的，因此a7设定越大，函数在x轴的位移越快，一般建议设定1以下
a8为次方数
注意冒号后一定要首行缩进
def init():
line.set_data([], [])
return line,
def animate(i):
x = np.linspace(-a1, a2, 1000)
y= a5*(np.sin(a6* ((x - a7 * i)**a8)))
line.set_data(x, y)
return line,
#这里大家应该比较熟悉了，允许输入x，y轴标题及主标题，以及定义字型大小大小
x1=input("please enter x label name:
")
x2=input("please enter y label name:
")
x3=input("please enter title label name:
")
ax.set_xlabel(x1,fontsize=20)
ax.set_ylabel(x2,fontsize=20)
ax.set_title(x3,fontsize=25)
#最后一步，生成动画视图，定义帧数，间隔等
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, frames=200, interval=20, blit=True)
plt.show()
同理，对于函数主体，我们也可以加入重复绘图的命令：
在导入各种库的命令之后，加入（这里不需要首行缩进）
while True:
结尾处加入（注意全部需要首行缩进，break在if语句后进行首行缩进）
keep_testing=input("continuepainting?")
if keep_testing==n:
break
中间的全部命令也要首行缩进
这样就可以在图形关闭后，系统会自动提示是否再次画图，按n后结束程序
动态函数，不光可以应用在示波器模拟中，也可以在数学或教学领域中得到很好的拓展和应用：我们来比较几种函数的动态图形：
y=sin(2x)
y=2sinx
y=3sin(2x)
y=sin(x^2)
讲到这里，本期的内容就告一段落了，脚本编辑是开放式设计，可以进行很多改造，让程序段更完善。
本文作者的个人微信公众号《科学是什么东东》，欢迎关注！
推荐阅读：
