Python编码下面的三角函数包括以下种类：acos(x)//返回x的反余弦弧度值。asin(x)//返回x的反正弦弧度值。atan(x)//返回x的反正切弧度值。atan2(y,x)//返回给定的X及Y坐标值的反正切值。cos(x)//返回x的弧度的余弦值。hypot(x,y
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描述
sin()返回的x弧度的正弦值。
语法
以下是sin()方法的语法:
importmath
math.sin(x)
注意：sin()是不能直接访问的，需要导入math模块，然后通过math静态对象调用该方法。
参数
x--一个数值。
返回值
返回的x弧度的正弦值，数值在-1到1之间。
实例
以下展示了使用sin()方法的实例：
#!/usr/bin/python
import math
print "sin(3) : ", math.sin(3)
print "sin(-3) : ", math.sin(-3)
print "sin(0) : ", math.sin(0)
print "sin(math.pi) : ", math.sin(math.pi)
print "sin(math.pi/2) : ", math.sin(math.pi/2)
以上实例运行后输出结果为：
sin(3) : 0.14112000806
sin(-3) : -0.14112000806
sin(0) : 0.0
sin(math.pi) : 1.22460635382e-16
sin(math.pi/2) : 1
总结
以上就是本文关于Python入门之三角函数sin()函数实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站：python正则表达式re之compile函数解析、Python中enumerate函数代码解析、简单了解Python中的几种函数等，有什么问题可以随时留言，小编会及时回复大家的。感谢朋友们对本站的支持！
使用python的matplotlib画正弦函数图像，还要用到numpy库，代码如下9行所示：
import numpy as np;
from matplotlib import pyplot as plt;
fig = plt.figure();
ax2= fig.add_subplot(111);
x=np.arange(0,100)/10;
y=np.sin(x);
ax2.plot(x,y);
plt.savefig('sine.png');
plt.show();
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：
#-*-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
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。
在python自带编辑器IDLE中，新建脚本如作图.py
导入需要的模块
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
2
输入代码
x=np.linspace(0,4*np.pi,100)
pl.plot(x,pl.sin(x))
pl.show()
3
执行代码，按F5，可直接显示图片
4
几点说明：
1. 方法linspace（0,4*np.pi,100）表示从0开始，到4*pi结束，生成100个点
2. 方法plot为画图函数，相当于plot（x，y），x为横坐标，y为纵坐标
3.show（）为展示出来
希望采纳！！
因为 pow 是内置的方法，而 sin 是 math 包提供的方法。
如果你自己定义了一个 pow 方法，就会覆盖掉默认的 pow 方法，但是如果你 import 了两个包，两个里面都有 sin 方法，那么使用的时候如果不指定是哪个的话就无法准确执行了。同理，如果引用的是外部包的方法或者类的话，就一定要使用包名引用。如果每次打包名嫌麻烦的话，可以使用 import math as m 这样的缩写，下次就可以使用 m.sin() 了。
