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python画正余弦函数 用python画正弦函数

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python画正余弦函数图像？用python怎样画出如题所示python画正余弦函数的正余弦函数图像? 如此编写代码python画正余弦函数，使其中两个轴、图例、刻度python画正余弦函数，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python画正余弦函数：
#-*-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("SineCosine 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
pythonplot图形展示区在哪里一、认识绘图区
在绘制图形之前，我们首先要了解的就是图表的组成部分 ， 以及各组成部分如何用代码来更改 。这也是我们用 Python 绘制图表的基础 。
1、建立画布：figure
画布的作用相当于我们绘图过程中用到的画板，有了画板，我们才能将纸固定下来：
# 导入 matplotlib 库
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立一个画布，画布大小为（8 ， 6）
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.show()
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输出结果：
2、建立绘图区：subplot
建立绘图区就是创建坐标系 ， 用来绘制图形 ， 相当于铺在画布上的纸 。
# 创建坐标系(用于绘制图形)
axes = plt.subplot()
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输出结果：
Ps：当然 ， 在绘制简单图形时 。我们也可以用下面这种方式建立坐标系 ， 也可以达到同样的效果:
# 导入 matplotlib 库
import matplotlib.pyplot as plt
# 建立一个画布，画布大小为（8，6）
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 创建坐标系(用于绘制图形)
plt.plot()
plt.show()
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但本小白觉得这种绘制单个图形还可以，在一个画布上绘制多个图形时还是要用到 subplot 函数，且更改坐标轴的样式时不太方便，下面将会为大家介绍 。
二、更改绘图区参数
1、X、Y轴刻度 tick_params
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8, 6))
axes = plt.subplot()
# 更改轴上刻度
# axis:代表坐标轴(默认="both")
# both:x,y轴同时更改；axis="x"只更改x轴
# direction="in"代表刻度向里 ， "out"向外
# bottom ， top ， right，left：刻度线
# labelbottom, labeltop, labelleft, labelright:刻度线下文字
axes.tick_params(axis="both", direction="in", bottom=False，labelbottom=False)
plt.show()
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?
更多 tick_params 参数
2、边框线 spines
# 图表边框线的修改
# top、bottom、left、right
axes.spines["top"].set_visible(False)
axes.spines["right"].set_visible(False)
axes.spines["bottom"].set_visible(False)
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注：前面我们说到用 axes=plt.subplot() 创建绘图区，就是为了能够用 axes.spines... 这段代码，利用 plt.plot() 没有这样方便，而且还利于在一个画布中创建多个坐标轴 。
3、实例
# 绘制正、余弦函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 建立坐标系
axes = plt.subplot()
axes.spines["top"].set_visible(False)
axes.spines["right"].set_visible(False)

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