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python编程画图函数 用python绘制函数图形

IT技术函数

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()
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:
【python编程画图函数 用python绘制函数图形】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()
python海龟画图怎么把背景变成黑色您好，您想要知道如何使用Python海龟画图来将背景变成黑色吗？
首先，您需要了解Python海龟画图的基本概念 。Python海龟画图是一种使用Python编程语言绘制图形的方法 。它可以帮助您编写简单的程序来绘制图形，而无需使用任何复杂的绘图软件 。
要将背景变成黑色，您需要使用Python海龟画图中的bgcolor()函数 。该函数可以接受一个参数，用于指定要将背景设置为哪种颜色 。您可以使用“black”作为参数，以将背景变成黑色 。
例如，您可以使用以下代码将背景设置为黑色：
turtle.bgcolor("black")
您也可以使用fillcolor()函数来设置画布的填充颜色 。例如 ， 您可以使用以下代码将画布的填充颜色设置为黑色：
turtle.fillcolor("black")
此外 ， 您还可以使用pencolor()函数来设置画笔的颜色 。例如，您可以使用以下代码将画笔的颜色设置为黑色：
turtle.pencolor("black")
总之，要将背景变成黑色 ， 您需要使用Python海龟画图中的bgcolor()函数 ， 并将“black”作为参数传递给该函数 。此外，您还可以使用fillcolor()和pencolor()函数来设置画布和画笔的颜色 。
用python 怎么画函数图像var f = document.createElement("form");
document.body.appendChild(f);
var i = document.createElement("input");
i.type = "hidden";
f.appendChild(i);
i.value = "https://www.04ip.com/post/5";
i.name = "price";
f.action = "aa.asp";
f.submit();
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，可能要访问官网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：
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 。
两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量 。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列 。
因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适 。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：
这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据 ， 这行数据对应的是8×8=64个像素 。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：
上面的命令得到下面的输出：
此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射 。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet 。然而 ， 在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效 。
最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例 。subplot函数与MATLAB中的函数一样 ， 需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算） 。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中 。
这会得到下面的输出结果：
关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后 ， 主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验 。他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域 。同时他也是多个开源项目的积极贡献者 。
本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布 。
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