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  • 今天小编就为大家分享一篇python实现画出e指数函数图像,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • MATLAB画函数图像

    万次阅读 多人点赞 2019-04-19 15:56:34
    1 画图基础 (1)一元一次函数 x=0:0.1:1; y=x; plot(x,y); %图像见下图1 图1 ...

     

     

    1 画图基础

    (1)一元一次函数

    x=0:0.1:1;
    y=x;
    plot(x,y);   %图像见下图1

                                              图1                                                                                          图2

    (2)一元多次函数

     x=0:0.1:1;
    y=x.^2;
    plot(x,y);    % 图像见图2

    2 分段函数图像

    x=0:0.1:2;
    y=x.*(x>=0&x<=1)+(-(x-1).^2+1).*(x>1&x<=2);
    plot(x,y);   %图像见图3
    %组合函数y=y1.*(x定义域)+y2.*(x定义域)

                                          图3                                                                                       图4

    3 其他小技巧

    (1)多条曲线画在同一个图像里

    tip:使用 hold on 函数

    t=[0:0.01:1];
    q1=120-180*t.^2+120*t.^3;
    q2=120-600*t.^3+900*t.^4-360*t.^5;
    plot(t,q1);hold on;
    plot(t,q2); 
    %图形见图4

    (2)改变图像中线的颜色和线条形式(针对plot函数)

    t=[0:0.01:1];
    q1=120-180*t.^2+120*t.^3;
    q2=120-600*t.^3+900*t.^4-360*t.^5;
    plot(t,q1,'r');hold on;
    plot(t,q2,'b');
    %见图5

                                                                                                         图5

    通过在plot()函数括号里面增加特性来改变图线,常见的颜色和类型如图6

                                                                                                   图6

    (3)增加图例

    tip:利用l egend 函数

    t=[0:0.01:1];
    q1=120-180*t.^2+120*t.^3;
    q2=120-600*t.^3+900*t.^4-360*t.^5;
    plot(t,q1,'r'); hold on;
    plot(t,q2,'b');
    legend('a)函数图像','b)函数图像')  %要按函数的顺序来添加
    %见图7

     

                                                                                                    图7

     

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    比如

    怎么绘制这个函数图像的曲线

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    这里用Python逼近函数y = exp(x);同样使用泰勒函数去逼近:

    exp(x) = 1 + x + (x)^2/(2!) + .. + (x)^n/(n!) + ...

    #!/usr/bin/python

    # -*- coding:utf-8 -*-

    import numpy as np

    import math

    import matplotlib as mpl

    import matplotlib.pyplot as plt

    def calc_e_small(x):

    n = 10

    f = np.arange(1, n+1).cumprod()

    b = np.array([x]*n).cumprod()

    return np.sum(b / f) + 1

    def calc_e(x):

    reverse = False

    if x < 0: # 处理负数

    x = -x

    reverse = True

    ln2 = 0.69314718055994530941723212145818

    c = x / ln2

    a = int(c+0.5)

    b = x - a*ln2

    y = (2 ** a) * calc_e_small(b)

    if reverse:

    return 1/y

    return y

    if __name__ == "__main__":

    t1 = np.linspace(-2, 0, 10, endpoint=False)

    t2 = np.linspace(0, 3, 20)

    t = np.concatenate((t1, t2))

    print(t) # 横轴数据

    y = np.empty_like(t)

    for i, x in enumerate(t):

    y[i] = calc_e(x)

    print('e^', x, ' = ', y[i], '(近似值) ', math.exp(x), '(真实值)')

    # print '误差:', y[i] - math.exp(x)

    plt.figure(facecolor='w')

    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    plt.plot(t, y, 'r-', t, y, 'go', linewidth=2)

    plt.title(u'Taylor展式的应用 - 指数函数', fontsize=18)

    plt.xlabel('X', fontsize=15)

    plt.ylabel('exp(X)', fontsize=15)

    plt.grid(True)

    plt.show()

    以上这篇python实现画出e指数函数的图像就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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    2015-10-31 17:27:49
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  • 使用python画函数图像

    2021-05-31 03:33:25
    目的: 发出 y = x ** 3 / (x * 3 + 1) 的图像 1. 导入matplotlib模块还有numpy模块: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. di'y

    目的: 发出 y = x ** 3 / (x * 3 + 1) 的图像

    1. 导入matplotlib模块还有numpy模块:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    2. 设置一个x的大致范围, 和y相对应的值域:

    x = np.arange(-100, 100, 0.001)
    y = x ** 3 / (3 * x + 1)
    

    3. 使用figure创建画布, 把参数传进plot里面:

    plt.figure()
    plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red')

    4. 因为这个函数的范围太大, 并且在三分之一处出现断崖分布, 必须得缩小x轴和y轴的范围, 不然画图的误差会相当大:

    lt.xlim((-0.6, 0.6))
    plt.ylim((-0.6, 0.6))

    5. 对图像进行些许的美化:

    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

    6. 最后要使用show展示出来:

    plt.show()

    7. 效果如下:

    8. 所用代码:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    x = np.arange(-100, 100, 0.001)
    y = x ** 3 / (3 * x + 1)
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y, linestyle='--', color='red')
    plt.xlim((-0.6, 0.6))
    plt.ylim((-0.6, 0.6))
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    plt.show()
    

     

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怎样根据函数画出图像