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python华函数图像 python画函数图像

python不用库def函数画各种图形

第一步,打开python语言命令窗口,声明一个函数print_color,调用range遍历,打印星号,如下图所示:

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第二步,接着调用第一步中的函数,然后查看打印结果,可以发现生成一个三角形,如下图所示:

第三步,再次定义一个函数four_tu,利用循环生成星号,注意查看函数生成的图形。

第四步,调用上述步骤中定义的函数,然后查看打印图形组合的形状。

第五步,如果在定义的函数内,多次调用print()方法打印星号,会是什么样的结果呢。

第六步,在后续步骤中,调用函数打印结果,可以发现生成一个不规则的图形。

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

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()


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