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python函数图像代码 python函数作图( 二 )

IT技术代码


ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了 。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你 。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表 。
在python Image中可以用show（）来显示图片，但是显示以后，下面的代码就不运行了 ， 如何运行下面的代码Image.show()函数是这个样子的，必须先关了图片程序才往下走 。
不使用show，如imshow(BW)在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值 。像素 0 显示为黑色，像素 1 显示为白色 。显示时，也可通过NOT(~)命令 ， 对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示为黑色 。
例如： imshow(~BW)
扩展资料：
不使用show函数来满足运行的需求：
import threading
import Image
class ThreadClass(threading.Thread):
def run(self):
im=Image.open('z.jpg')
im.show()
print (1)
t = ThreadClass()
t.start()
print (2)
a=input('End')
#===============================
图像的表示原理：
最基本的物理图像是根据矩形网格抽样原理从连续图像域中抽取二维灰度阵列（矩阵）得到的 。也可以用长向量表示二维灰度矩阵，它是按列（或行）扫描灰度矩阵，把下一列（或行）的头和前一列（或行）的尾相接而成 。
它们的线性可逆变换同样可以用来表示图像 。图像的每一行由行程（具有同一灰度的邻近像元集合）序列所组成，因此也可以用行程长度编码（见图像编码）表示图像 。
参考资料来源：百度百科-图象函数
参考资料来源：百度百科-图像表示
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两个函数图像怎么分开画而且加表格一、函数说明
在使用python作图时python函数图像代码，应用最广的就是matplotlib包python函数图像代码，但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表，很少有涉及分段函数 。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数，使用其构建分段函数图像 。
二、图像代码
2.11、函数公式python函数图像代码：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下python函数图像代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下：
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式：
479029.html
2.22、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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