python简单绘画函数 怎样用python画函数图像

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python简单绘画函数,具体步骤如下python简单绘画函数:
1.导入必要的库python简单绘画函数,例如matplotlibpython简单绘画函数,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函数图的绘制pre
importnumpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
frommatplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return-(x-2)*(x-8) 40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)] list(ixy) [(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8) 40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
python画hist直方图 简单说下图形选择啦python简单绘画函数,通常python简单绘画函数我们最常用的图形是折线图、扇形图、条形图,它们的功能简单概括为python简单绘画函数:
折线图:表示变化情况python简单绘画函数;
扇形图:表示各类别的分布占比情况;
条形图:表示具体数值;
接下来要说的直方图是以条形图的形式展现的,在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示 。
以下展示python简单绘画函数了python画直方图的几种方式,这里涉及到了3个包:matplotlib、pandas、seanborn 。
1、使用 matplotlib.pyplot.hist 函数(本文主要讲解该方法画直方图)
2、使用 pandas.DataFrame.plot.hist 函数
3、使用 pandas.DataFrame.hist 函数
4、使用 seaborn.distplot 函数
以下为 matplotlib.pyplot.hist 函数介绍:
参数:
返回值:
模拟真实场景:我们通过分析打分 , 给1000个客户进行了排名,排名越靠前,说明客户越优异,为了找到特定的200个客户的排名处于这1000个客户中的位置,使用了直方图对比的方式 。以下使用的数据是为模拟场景,随机出来的结果排名比较靠后,所以这些客户质量并不高:
hist:
matplotlib中文乱码:
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:
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()
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