• <tfoot id='y2bh4o3h'></tfoot>

      <bdo id='udzdwvet'></bdo><ul id='cw2jnku3'></ul>
  • <small id='kcofg2c3'></small><noframes id='mm42qm6g'>

    <legend id='jxfctvge'><style id='twopfnb7'><dir id='jf2p5xve'><q id='s9ku473z'></q></dir></style></legend>

        <i id='yuqjv749'><tr id='18dnm7of'><dt id='gnfzcdcu'><q id='rohsvjay'><span id='cl4y48g7'><b id='bh0bf44q'><form id='70jpslk9'><ins id='39cc9g0x'></ins><ul id='b01hzjfr'></ul><sub id='tjuno9s9'></sub></form><legend id='i4a3yrzj'></legend><bdo id='ihjlhvp0'><pre id='fm2mvkrt'><center id='zw2fqfqy'></center></pre></bdo></b><th id='gqznk58k'></th></span></q></dt></tr></i><div id='t4uz9xnz'><tfoot id='asrhaf6r'></tfoot><dl id='mzim1u80'><fieldset id='83lu72ry'></fieldset></dl></div>
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        python怎么函数作图 python怎么绘制函数图像

        来源:本站原创|时间:2023-04-02|栏目:python|点击:

        python函数图的绘制

        pre

        import numpy as np

        import matplotlib.pyplot as plt

        from matplotlib.patches import Polygon

        def func(x):

        return -(x-2)*(x-8)+40

        x=np.linspace(0,10)

        y=func(x)

        fig,ax = plt.subplots()

        plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)

        plt.ylim(ymin=20)

        a=2

        b=9

        ax.set_xticks([a,b])

        ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])

        ax.set_yticks([])

        plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')

        plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')

        ix=np.linspace(a,b)

        iy=func(ix)

        ixy=zip(ix,iy)

        verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]

        poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')

        ax.add_patch(poly)

        x_math=(a+b)*0.5

        y_math=35

        plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)

        plt.show()

        /pre

        python两个函数图像怎么分开画而且加表格

        一、函数说明

        在使用python作图时,应用最广的就是matplotlib包,但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表,很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数,使用其构建分段函数图像。

        二、图像代码

        2.11、函数公式:

        y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

        2.12、代码如下:

        import numpy as np

        import matplotlib.pyplot as plt

        def sgn(x):

        if x0:

        return 1

        elif x0:

        return -1

        else:

        return 0

        t=np.arange(0,1,0.01)

        y=[]

        for i in t:

        y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

        y.append(y_1)

        plt.plot(t,y)

        plt.xlabel("t")

        plt.ylabel("y")

        plt.title("Heavsine")

        plt.show()

        2.13、运行结果如下:

        81036331d721706ae12808beb99b9574.png

        2.21、函数公式:

        479029.html

        2.22、代码如下:

        import numpy as np

        import matplotlib.pyplot as plt

        def g(x):

        if x0:

        return x

        else:

        return 0

        t=np.arange(0,1,0.01)

        y=[]

        for i in t:

        y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

        y.append(y_1)

        plt.plot(t,y)

        plt.xlabel("t")

        plt.ylabel("y")

        plt.title("TimeSine")

        plt.show()

        不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢?

        不写出y=f(x)这样的表达式,由隐函数的等式直接绘制图像,以x²+y²+xy=1的图像为例,使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下(注意python里的乘幂符号是**而不是^,还有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),这几点和matlab的区别很大)

        直接在命令提示行的里面运行代码的效果

        from sympy import *;

        x,y=symbols('x y');

        plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

        • <bdo id='spbs2krz'></bdo><ul id='ixfxnt7h'></ul>
            <i id='g6mb8h4g'><tr id='issu13br'><dt id='28pz58u3'><q id='dq8n83ed'><span id='c9qlnydo'><b id='cqqczpne'><form id='n7utoy9s'><ins id='q2g61jxc'></ins><ul id='wzu52vog'></ul><sub id='kqnidomu'></sub></form><legend id='ph0ownk4'></legend><bdo id='dh5b5ro3'><pre id='oc98p48x'><center id='cy5j312p'></center></pre></bdo></b><th id='4f4chfiq'></th></span></q></dt></tr></i><div id='g2iawnr6'><tfoot id='8u4dyhae'></tfoot><dl id='u6iqprby'><fieldset id='jrwt3u1f'></fieldset></dl></div>

            1. <small id='7j2xj6e2'></small><noframes id='kuce02cg'>

              <legend id='n5q9ul6z'><style id='ba6ssy3z'><dir id='hsqs10b8'><q id='tp2dxpxp'></q></dir></style></legend>
                <tfoot id='b53yac2g'></tfoot>
                    <tbody id='7s4598yl'></tbody>

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                • <small id='55oxcy3v'></small><noframes id='6coss4pn'>

                  <tfoot id='yb8deota'></tfoot>

                  <i id='it8srh02'><tr id='zceog2ll'><dt id='i0koi04l'><q id='4n10egxb'><span id='i6myqa2h'><b id='d9f6pnhu'><form id='oiamygbq'><ins id='thst5ymk'></ins><ul id='4ec6ax4q'></ul><sub id='ycj8019j'></sub></form><legend id='1202c74k'></legend><bdo id='gq51pj0p'><pre id='qwunl0zo'><center id='62l5lhzr'></center></pre></bdo></b><th id='hevdq2vw'></th></span></q></dt></tr></i><div id='5c69uxb8'><tfoot id='un5z9sn8'></tfoot><dl id='33u3cxzb'><fieldset id='x3yw04cd'></fieldset></dl></div>
                        <bdo id='1e12h1b5'></bdo><ul id='lwpootux'></ul>