• <i id='rnnt4fml'><tr id='ltavo7k5'><dt id='wrvseb4b'><q id='m9gxwhm3'><span id='kp7xq0tp'><b id='nm0g0cb3'><form id='3k0hyycb'><ins id='rymmfza9'></ins><ul id='djh6jwis'></ul><sub id='65vovx72'></sub></form><legend id='478jknn8'></legend><bdo id='nazvdiq2'><pre id='9zhwar0r'><center id='lqozrfaq'></center></pre></bdo></b><th id='5r2pxv4l'></th></span></q></dt></tr></i><div id='n2msihc3'><tfoot id='0sz4yrtm'></tfoot><dl id='umdbs4j8'><fieldset id='nz2tf7za'></fieldset></dl></div>
    <legend id='c7dx7u20'><style id='uhkvxd3d'><dir id='xhwibs7x'><q id='aahh5r64'></q></dir></style></legend>

        <bdo id='4e1s6n9z'></bdo><ul id='6zchzpp1'></ul>

      <tfoot id='l4j4dssp'></tfoot>

      1. <small id='alpop66b'></small><noframes id='tiukevhi'>

      2. 欢迎来到入门教程网!

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        python做函数图 python作函数图

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

        Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

        为避免中文显示出错,需导入matplotlib.pylab库

        1.2.1 确定数据

        1.2.2 创建画布

        1.2.3 添加标题

        1.2.4 添加x,y轴名称

        1.2.5 添加x,y轴范围

        1.2.6 添加x,y轴刻度

        1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

        保存图片时,dpi为清晰度,数值越高越清晰。请注意,函数结尾处,必须加plt.show(),不然图像不显示。

        绘制流程与绘制不含子图的图像一致,只需注意一点:创建画布。

        合理调整figsize、dpi,可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

        2.2.1 rc参数类型

        2.2.2 方法1:使用rcParams设置

        2.2.3 方法2:plot内设置

        2.2.4 方法3:plot内简化设置

        方法2中,线条形状,linestyle可简写为ls;线条宽度,linewidth可简写为lw;线条颜色,color可简写为c,等等。

        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

        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);

        python画正余弦函数图像?

        用python怎样画出如题所示的正余弦函数图像? 如此编写代码,使其中两个轴、图例、刻度,大小,LaTex公式等要素与原图一致,需要用到的代码如下,没有缩进:

        #-*-codeing:utf-8;-*-

        from matplotlib import pyplot as plt

        import numpy as np

        a=np.linspace(0,360,980)

        b=np.sin(a/180*np.pi)

        c=np.cos(a/180*np.pi)

        fig = plt.figure()

        ax = fig.add_subplot(111)

        ax.set_xlim([0, 360])

        ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")

        ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")

        ax.grid(True)

        ax.set_ylabel(r"$y$")

        ax.set_xlabel(r"$\theta$")

        plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))

        plt.title("Sine Cosine Waves")

        plt.legend()

        plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")

        plt.show()

        代码运行show的窗口图

        代码的截图

        代码输出的文件的图

          <tbody id='1yceqhyh'></tbody>
          1. <legend id='ra6b1fpv'><style id='oy2cbj7d'><dir id='c61td785'><q id='qeh2tpxz'></q></dir></style></legend>

                <bdo id='xrdo6vmu'></bdo><ul id='pr5oe4sh'></ul>
              • <tfoot id='i6fq5kcx'></tfoot>
                <i id='mcfk06df'><tr id='v2hjdwp5'><dt id='y8yfun5r'><q id='i4s0n8a2'><span id='jbqe52tl'><b id='peh5rt6m'><form id='3ctchr5h'><ins id='a5ot2psj'></ins><ul id='3xmtx7fs'></ul><sub id='82us4c2l'></sub></form><legend id='vxxeu20c'></legend><bdo id='j6dmh7u7'><pre id='tkmg26f7'><center id='uefr2lkk'></center></pre></bdo></b><th id='hv013ifk'></th></span></q></dt></tr></i><div id='0n31l0l8'><tfoot id='6kchrcvp'></tfoot><dl id='v1jthb79'><fieldset id='46aenyb9'></fieldset></dl></div>
                • <small id='cudqhfpn'></small><noframes id='xa221vzl'>

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                • <tfoot id='3zbx98z6'></tfoot>

                    <legend id='wsu6puvt'><style id='e0ifif4v'><dir id='w6yq6c5m'><q id='xpqzbsnf'></q></dir></style></legend>

                      <small id='9v3myw2z'></small><noframes id='rq3pf38n'>

                        <bdo id='onvqi41r'></bdo><ul id='iv7dkh3m'></ul>
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