python带的函数图像 python3画函数图像

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）

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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')。

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()