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python函数图像图,python画数学函数图像

python画正余弦函数图像?

用python怎样画出如题所示的正余弦函数图像? 如此编写代码,使其中两个轴、图例、刻度,大小,LaTex公式等要素与原图一致,需要用到的代码如下,没有缩进:

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#-*-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("Sine Cosine 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,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

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: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有没有将图像变成函数的方法

当然有,这就是Python函数图像工具(EXE)。 本程序运用Python中最令人喜爱的数据处理工具numpy和超强的图像库matplotlib,实现13种不同类别函数的分类图像整理,展示图像均可以保存为图片的形式,具备拖动、放大等功能

python绘制函数图像

raw_input获取的输入是字符串,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

我把你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)

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

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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