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  • python画函数图
    千次阅读
    2019-02-05 14:16:03
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    #指数函数
    #f(x) = a**x
    x = np.linspace(-2,2,100)
    y1 = (1/2)**x
    y2 = (1/4)**x
    plt.scatter(0,1,marker='.',color='k')
    plt.text(0.01,1,r'(0,1)',fontsize=10)
    plt.plot(x,y1,color='blue',linestyle='-')
    plt.plot(x,y2,color='green',linestyle='-')
    plt.axvline(0,color='gray',linestyle='--',alpha=0.8)
    plt.axhline(0,color='gray',linestyle='--',alpha=0.8)
    plt.axhline(1,color='red',linestyle='--',alpha=0.8)
    plt.text(-2,4,r'(1/2)^x',fontsize=15)
    plt.text(-2,16,r'(1/4)^x',fontsize=15)
    plt.title('0<a<1')
    
    plt.show()

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  • python画函数图像

    千次阅读 2020-12-18 22:40:41
    sigmoid激活函数: import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) # sigmoid函数 x = np.arange(-6.0,6.0,0.1) # 限定x的范围,给什么区间出来的就是在哪个...

    画sigmoid激活函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def sigmoid(x):
        return 1/(1+np.exp(-x))  # sigmoid函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = sigmoid(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("sigmoid")
    plt.ylim(0,1) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    画Relu激活函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def relu(x):
        return np.maximum(0,x)  # relu函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = relu(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("relu")
    plt.ylim(0,10) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    画LeakyRelu激活函数

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def leakyrelu(x):
        alpha = 0.1  # alpha的值并非固定
        return np.maximum(alpha*x,x)
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = leakyrelu(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("leakyrelu")
    plt.ylim(-2,5) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    画一元二次函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pylab as plt
    
    def func(x):
        return (x**2+2*x+1)  # 一元二次函数
    
    x = np.arange(-6.0,6.0,0.1)  # 限定x的范围,给什么区间画出来的就是在哪个区间
    y = func(x)  # 求y值
    
    plt.plot(x,y)
    plt.title("f(x)=x**2+2x+1")
    plt.ylim(0,10) # 指定y轴的范围,画出来的效果不一样
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 使用python画函数图像

    千次阅读 2021-05-31 03:33:25
    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['...

    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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  • python如何画函数图像

    千次阅读 2020-11-23 18:22:37
    下面我们尝试用Python的2D绘图库matplotlib来绘制函数图像。下面我们来实现一个简单的函数:首先,调用matplotlib库和numpy库import matplotlib.pyplot as pyplotimport numpy然后,确定绘制图像的定义域范围(例如...

    5d808e0b96301254.jpg

    通过图像可以直观地学习函数变化、分布等规律,在学习函数、概率分布等方面效果显著。下面我们尝试用Python的2D绘图库matplotlib来绘制函数图像。

    下面我们来实现一个简单的函数:

    1568705955824751.jpg

    首先,调用matplotlib库和numpy库import matplotlib.pyplot as pyplot

    import numpy

    然后,确定绘制图像的定义域范围(例如我们使用[-10,10]区间),并使用numpy的linspace方法在目标范围内等距地选取200个自变量。在这里选取的点数越多,函数绘制得会越精细。x=numpy.linspace(-10, 10, 200)

    接着,计算所有自变量对应的因变量。y=[i**2 for i in x]

    最后,我们用pyplot绘制图像并显示它。当使用plot方法绘制函数图像时,pyplot会自动将所有相邻的点之间用直线连接。pyplot.plot(x,y)

    pyplot.show()

    此时的绘图结果如下:

    1568705969180201.jpg

    完整代码如下:import matplotlib.pyplot as pyplot

    import numpy

    x=numpy.linspace(-10,10,200)

    y=[i**2 for i in x]

    pyplot.plot(x,y)

    pyplot.show()

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  • python绘制函数图像

    2019-01-23 20:19:43
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空空如也

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