實(shí)戰(zhàn)小程序:畫出y=x^3的散點(diǎn)圖

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樣例代碼如下:
[python]?view plain?copy
#coding=utf-8
import?pylab?as?y????#引入pylab模塊
x?=?y.np.linspace(-10,?10,?100)??#設(shè)置x橫坐標(biāo)范圍和點(diǎn)數(shù)
y.plot(x,?x*x*x,'or')??#生成圖像
ax?=?y.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',?0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',?0))
ax.set_yticks([-1000,?-500,?500,?1000])
y.xlim(x.min()?,?x.max()?)?#將橫坐標(biāo)設(shè)置為x的最大值和最小值
y.show()?#顯示圖像
[python]?view plain?copy
import?pylab?as?y
程序中引入的pylab屬于matplotlib的一個模塊,將其名字用y代替,其中包括了許多NumPy和pyplot模塊中常用的函數(shù),方便用戶快速進(jìn)行計(jì)算和繪圖,十分適合在IPython交互式環(huán)境中使用。
[python]?view plain?copy
y.np.linspace(-10,?10,?100)
此為numpy中的一個函數(shù),返回的是等間距的值,numpy.linspace(a,b,c):a指的是開始位置,b表示的是結(jié)束位置,c表示產(chǎn)生點(diǎn)的個數(shù)(默認(rèn)為50)
舉例:
[python]?view plain?copy
np.linspace(2.0,?3.0,?num=5)
array([?2.??,??2.25,??2.5?,??2.75,??3.??])
[python]?view plain?copy
y.plot(x,?x*x*x,'or')??#生成圖像
后面加上‘o'表示為散點(diǎn)圖
'r'可設(shè)置顏色為紅色,基本上和matlab的操作很像。
[python]?view plain?copy
y.xlim(x.min(),?x.max())
這條語句使用了xlim函數(shù),將橫坐標(biāo)設(shè)置為x的大小
可以的。這也算多態(tài)的一種,比如: def duck(A):return A.duck() class pop():def duck():return "what does the duck say~" class regular():def duck():return "Quack!" duck(pop)'what does the duck s
在python自帶編輯器IDLE中,新建腳本如作圖.py
導(dǎo)入需要的模塊
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
2
輸入代碼
x=np.linspace(0,4*np.pi,100)
pl.plot(x,pl.sin(x))
pl.show()
3
執(zhí)行代碼,按F5,可直接顯示圖片
4
幾點(diǎn)說明:
1. 方法linspace(0,4*np.pi,100)表示從0開始,到4*pi結(jié)束,生成100個點(diǎn)
2. 方法plot為畫圖函數(shù),相當(dāng)于plot(x,y),x為橫坐標(biāo),y為縱坐標(biāo)
3.show()為展示出來
希望采納!!
不寫出y=f(x)這樣的表達(dá)式,由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像,以x2+y2+xy=1的圖像為例,使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下(注意python里的乘冪符號是**而不是^,還有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大)
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
分享標(biāo)題:python對隱函數(shù)作圖 python解隱函數(shù)方程
分享地址:http://chinadenli.net/article22/dojdocc.html
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