python的f函数图像,python 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）

成都创新互联拥有一支富有激情的企业网站制作团队，在互联网网站建设行业深耕十多年，专业且经验丰富。十多年网站优化营销经验，我们已为上1000+中小企业提供了成都网站建设、成都做网站解决方案，按需网站制作，设计满意，售后服务无忧。所有客户皆提供一年免费网站维护!

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绘制函数图像

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

python函数f()是什么意思？

这是装饰器的简单用法。

第10行的作用就是相当于插入了一条语句：

hello=simple_ decorator(hello)

那现在的hello就是调用simple_ decorator函数并传递第10行下面的hello函数作为参数的返回值，即现在的hello成了simple_ decorator函数中定义的wrapper了，而真正的hello成了wrapper可以访问的外部函数simple_ decorator的参数f。

所以，调用hello就是调用的wrapper，而wrapper函数中对f()的访问是访问的原来的hello函数。

所以输出就是那样了。

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。

用python 怎么画函数图像

var f = document.createElement("form");

document.body.appendChild(f);

var i = document.createElement("input");

i.type = "hidden";

f.appendChild(i);

i.value = "5";

i.name = "price";

f.action = "aa.asp";

f.submit();

python怎么画????????????????????????????(????)函数图像

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

def sigmoid(x):

# 直接返回sigmoid函数

return 1. / (1. + np.exp(-x))

def plot_sigmoid():

# param:起点，终点，间距

x = np.arange(-8, 8, 0.2)

y = sigmoid(x)

plt.plot(x, y)

plt.show()

if __name__ == '__main__':

plot_sigmoid()