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用python求函数图像,python绘制复杂函数图像

使用Python画出一个三维的函数图像,数据来自于一个Excel表格?

可以的。 python利用matplotlib这个库,先定义一个空图层,然后声明x,y,z的值,x,y,z赋相应的列的值,最后建立标签,标题即可。最后,excel安装运行python的插件,运行python。

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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。

如何用python表示一次函数

1、点击键盘win+r,打开运行窗口;在窗口中输入cmd",点击确定,打开windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中输入"python",进入python交互窗口。

3、引入matplotlib模块的pyplot()函数,并重命名为py;引入numpy模块,并重命名为np。

4、使用函数np.arrange(start,end,step)创建变量x的取值范围,是一个一维数组,使用y=3*x+1,创建y是与自变量x相对应的一维数组。

5、使用函数plt.plot(x,y)绘制一元一次函数y=3x+1的函数图像。

6、使用函数plt.title()给图像添加标题,使用函数plt.xlabel()给横轴添加标签,使用函数plt.ylabel()给纵轴添加标签,使用函数plt.tick_params()设置刻度标记的大小。

7、使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像。

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

如何使用python的matplotlib画正弦函数图像

使用python的matplotlib画正弦函数图像,还要用到numpy库,代码如下9行所示:

import numpy as np;

from matplotlib import pyplot as plt;

fig = plt.figure();

ax2= fig.add_subplot(111);

x=np.arange(0,100)/10;

y=np.sin(x);

ax2.plot(x,y);

plt.savefig('sine.png');

plt.show();


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