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python多个函数图 python多个%d

IT技术函数

怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像可以使用Python计算机图形学库matplotlib来绘制SSE值与K值的函数图像，具体步骤如下：
1.导入必要的库 ， 例如matplotlib，numpy，scipy等 。
2.使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到列表中 。
3.使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图，即k值与SSE值的函数图像 。
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多个函数图 ， 应用最广python多个函数图的就是matplotlib包 ， 但python多个函数图我们平时使用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))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
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绘制函数图像raw_input获取python多个函数图的输入是字符串python多个函数图，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
python多个函数图我把python多个函数图你python多个函数图的代码稍微修改了一下 ， 可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分 ， 如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
python两个函数图像怎么分开画1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置 。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6) ， dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素 。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组 。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签 。
5、plt.plotplt.plot(number，color='blue' ， label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色 。
6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1 ， sharex=True，figsize=(10，10)) 。
7、画竖直线plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示横坐标 。
8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg') 。
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