python画图指数函数 python画相关系数图

Python如何画cos和sin的图啊?

在python自带编辑器IDLE中,新建脚本如作图.py

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导入需要的模块

import numpy as np

import scipy as sp

import pylab as pl

2

输入代码

x=np.linspace(0,4*np.pi,100)

pl.plot(x,pl.sin(x))

pl.show()

3

执行代码,按F5,可直接显示图片

4

几点说明:

1. 方法linspace(0,4*np.pi,100)表示从0开始,到4*pi结束,生成100个点

2. 方法plot为画图函数,相当于plot(x,y),x为横坐标,y为纵坐标

3.show()为展示出来

希望采纳!!

python怎么表示指数?

其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期,我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。

图 1 a1图 1 a1

我们知道当0 ,指数函数 是单调递减的,当a1 时,指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数,将a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

然后,利用numpy构造出自变量,利用上面定义的指数函数来计算出因变量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

有了自变量和因变量的一些散点,那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图,利用下面代码就可以实现

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax

fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中

def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

ax.plot(X, Y) #绘制指数函数

plt.show()

图 2 a=2

图2虽简单,但麻雀虽小五脏俱全,指数函数该有都有,接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观,这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类,在的时候我们已经用过了,这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。

图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

怎么在python中定义指数函数

您可以直接调用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)

python matplotlib怎么让x轴只显示固定个数的标签

1、首先点击键盘 win+r,打开运行窗口;在窗口中输入“cmd",点击确定,打开windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中输入"python",进入python交互窗口。

3、引入matplotlib模块的pyplot()函数,并重命名为py;引入numpy模块,并重命名为np。

4、使用函数np.arrange(-5,5,0.01)创建变量x的取值范围,是一个一维数组,使用y=2**x,创建y是与自变量x相对应的一维数组。

5、使用函数plt.plot(x,y)绘制指数函数y=2**x的函数图像。

6、最后使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像,就完成了。


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