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python怎么画导函数 如何用python画函数图

IT技术代码

Python如何画cos和sin的图?。?/h2>在python自带编辑器IDLE中，新建脚本如作图.py
导入需要的模块
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
2
输入代码
x=np.linspace(0,4*np.pi,100)
pl.plot(x,pl.sin(x))
pl.show()
3
执行代码，按F5，可直接显示图片
4
几点说明：
1. 方法linspace（0,4*np.pi,100）表示从0开始，到4*pi结束，生成100个点
2. 方法plot为画图函数，相当于plot（x ， y） ， x为横坐标，y为纵坐标
3.show（）为展示出来
希望采纳?。?
请问python可不可以求偏导?。?/h2>是的 ， Python可以计算偏导数 。可以使用数值微积分方法或符号计算方法 。以下是使用SymPy模块计算偏导数的示例代码：
from sympy import symbols, diff
# 定义变量
x, y = symbols('x y')
# 定义函数
f = x**2 * y + y**2
# 计算偏导数
df_dx = diff(f, x)
df_dy = diff(f, y)
print(df_dx)# 输出结果为 2*x*y
print(df_dy)# 输出结果为 x**2 + 2*y
在这个例子中，我们使用SymPy模块中的symbols函数定义了变量x和y，并使用这些变量定义了一个函数f 。然后，我们使用diff函数计算f对x和y的偏导数，并将结果存储在变量df_dx和df_dy中 。最后 ， 我们使用print函数输出结果 。
你可以根据你的实际需求修改这个示例代码，定义你自己的函数 ， 并计算它对你需要的变量的偏导数 。
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);
如何用python求导数打开python运行环境 。
导入微分的模块包：from sympy import * 。
定义符号变量：x = symbols('x')
定义一个函数：f = x**9
diff = diff(f,x)求导
最后输入diff，即可显示其变量值了 。
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Python如何画函数的曲线输入以下代码导入我们用到的函数库 。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,5,0.1);
y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
采用刚才代码后有可能无法显示下图，然后在输入以下代码就可以了：
plt.show()
用PYTHON求导怎么求#coding:utf-8
#一阶导
def fun1(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)
result.append(mid)
return result
#二阶导
【python怎么画导函数 如何用python画函数图】def fun2(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)
result.append(mid)
return result
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result1 = fun1(X, 3)
result2 = fun2(X, 2)
如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数 。
得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)
from numpy import *
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数
关于python怎么画导函数和如何用python画函数图的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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