1、函数定义
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①使用def关键字定义函数
②
def 函数名(参数1.参数2.参数3...):
"""文档字符串,docstring,用来说明函数的作用"""
#函数体
return 表达式
注释的作用:说明函数是做什么的,函数有什么功能。
③遇到冒号要缩进,冒号后面所有的缩进的代码块构成了函数体,描述了函数是做什么的,即函数的功能是什么。Python函数的本质与数学中的函数的本质是一致的。
2、函数调用
①函数必须先定义,才能调用,否则会报错。
②无参数时函数的调用:函数名(),有参数时函数的调用:函数名(参数1.参数2.……)
③不要在定义函数的时候在函数体里面调用本身,否则会出不来,陷入循环调用。
④函数需要调用函数体才会被执行,单纯的只是定义函数是不会被执行的。
⑤Debug工具中Step into进入到调用的函数里,Step Into My Code进入到调用的模块里函数。
exp()方法:
exp(x)方法返回x的指数,e^x。
如x=1,那么e的1次幂为2.7183…
语法:
注意:exp()是不能直接访问的,需要导入math模块,通过静态对象调用该方法。
实例:
运行结果:
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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