概述
在Python中,绘制函数图像一般要用到Numpy和 Matplotlib两个模块,这两个模块需要另外安装。
numpy模块:
是一个科学计算包,其中包括很多数学函数,如三角函数、矩阵计算方法、矢量运算、线性代数等。 通过该模块中的arange函数可以创建一个等差数列。 如在0-2π之间每隔0.01取个值,则可以用arange(0,2* numpy.pi,0.01)表示,其中numpy.pi表示π。
numpy模块中常用函数:
下列代码可以产生sin(x)的若干个关键点:
import numpy as np #加载numpy模块并取一个简洁的别名np,便于后续引用
x=np. arange(0,2*np.pi,0.01) #x在0到2π之间,每隔0.01取一个点
y=np.sin(x) #通过解析式计算列表x对应的列表y的值
matplotlib模块:
matplotlib模块是一个绘图库。调用matplotlib.pyplot时,坐标系可以根据数值范围自动生成。matplotlib的绘图原理很简单,利用plot画线函数就可以在直角平面内轻松地将(x,y)坐标点对连接成平滑曲线。例如:在上述代码的适当位置增加下列语句,就可以将刚才生成的关键点连接起来。
matplotlib模块中常用函数:
import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib.pyplot并取名p1t
plt.plot(x,y) #将点对连线
plt.show() #将绘制的图像窗口显示出来
利用Python绘制正弦曲线方法:导入numpy模块,通过该模块中的arange函数可以创建一个等差数列,也就是描点法中的取x值,然后用y=np.sin(x)计算y的值。接着调用matplotlib模块绘制函数图像。调用matplotlib.pyplot在直角平面内轻松地将(x,y)坐标点对连接成平滑曲线。
程序如下:
import numpy as np #加载numpy模块并取一个简洁的别名为np, 便于后续引用
import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib.pyplot并取别名为pltx=np.arange(0,2*np.pi,0.01) #x在0到2π之间,每隔0.01取一个点
y=np.sin(x) #求sin(x)对应的y值
plt.plot(x,y) #绘制sin(x)图像,系统自动配置蓝色
plt.title('sin(x)') #设置图像标题
plt.xlabel('X') #设置X轴标题
plt.ylabel('Y') #设置Y轴标题
plt.show() #将绘制的函数图像窗口显示出来
绘制sin(x)、sin(-x)、sin(2x)/ 2的图像
import numpy as np #加载numpy模块并取别名为np
import matplotlib.pyplot as plt #加载matplotlib.pyplot并取别名为plt
x=np.arange(0,2*np.pi,0.01) #列表x在0到2π之间,毎隔0.01取一个点
y1=np.sin(x) #求sin(x)对应的列表y1的值
y2=np.sin(-x) #求sin(-x)对立的列表y2的值
y3=np.sin(2*x)/2 #求sin(2x)/2对应的列表y3的值
plt.plot(x,y1) #绘制sin(x)的图像
plt.plot(x,y2) #绘制sin(-x)的图像
plt.plot(x,y3) #绘制sin(2x)/ 2的图像
plt.title(‘sin(x)’) #设置图像标题
plt.xlabel(‘X’) #设置X轴标题
plt.ylabel(‘Y’) #设置Y轴标题
plt.show( ) #将绘制的函数图像窗口显示出来
运行效果如下:
最后
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