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python画多个函数图 用python画函数图

IT技术代码

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python画多个函数图的正余弦函数图像? 如此编写代码python画多个函数图，使其中两个轴、图例、刻度python画多个函数图，大?。?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("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
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python画多个函数图 ， 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
【python画多个函数图 用python画函数图】 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python画多个函数图：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 。
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，应用最广的就是matplotlib包，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：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下：
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
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

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