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python画正弦函数 python画正弦曲线

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如何使用python的matplotlib画正弦函数图像使用pythonpython画正弦函数的matplotlib画正弦函数图像python画正弦函数，还要用到numpy库python画正弦函数 ， 代码如下9行所示python画正弦函数：
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();
python如何画正弦曲线（jes环境）没接触过这个模块 。但是画曲线用过其python画正弦函数他python画正弦函数的供参考 。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, 10000)
a = np.sin(x)
b = np.cos(x)
c = np.tan(x)
d = np.log(x)
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, a, label="$sin(x)$", color="green", linewidth=1)
plt.plot(x, b, label="$cos(x)$", color='blue', linewidth=1)
plt.plot(x, c, "b--", label="$tan(x)$", color='red', linewidth=1)
plt.plot(x, d, "b--", label="$log(x)$", color='grey', linewidth=1)
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot")
plt.xlim(-10, 10)
plt.ylim(-5, 5)
plt.legend()
plt.show()
Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来 作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
如需转载请联系华章 科技
如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib 。否则，可能要访问并从中获取安装说明：
正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：
在本书中，plt接口会被频繁使用 。
让我们创建第一个绘图 。
假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图 。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值 。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值 ， 并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：
你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？
实际情况是 ， 取决于你在哪里运行脚本 ， 可能无法看到任何东西 。有下面几种可能性：
1. 从.py脚本中绘图
如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：
在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
2. 从 IPython shell 中绘图
这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式 。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令 。
接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现 。
3. 从 Jupyter Notebook 中绘图
如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令 。然而 ， 也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：
在本书中，将会使用inline选项：
现在再次尝试一下：
上面的命令会得到下面的绘图输出结果：
如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
仅需要确保你使用了支持的文件后缀 ， 比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf 。
作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集 。
为此，需要三个可视化工具：
那么开始引入这些包吧：
【python画正弦函数 python画正弦曲线】 第一步是载入实际数据：
如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签 。相对于相信我们的记忆 ， 我们还是应该对digits稍加 探索。输入它的名字 ， 添加一个点号 ， 然后按Tab键：digits.TAB ， 这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域 。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分 。

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