用python的matplotlib创建一个sin(x)四阶多项式的图像
时间: 2023-06-13 17:03:40 浏览: 47
以下是使用Python的Matplotlib库创建sin(x)四阶多项式的图像的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成x轴的数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
# 生成sin(x)的数据
y_sin = np.sin(x)
# 生成四阶多项式的数据
y_poly = 0.5 * x**4 - (5/3) * x**2 + x
# 创建图像并绘制sin(x)曲线和四阶多项式曲线
plt.plot(x, y_sin, label='sin(x)')
plt.plot(x, y_poly, label='4th-order polynomial')
# 设置图像标题和坐标轴标签
plt.title('Sin(x) and 4th-order Polynomial')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
# 添加图例
plt.legend()
# 显示图像
plt.show()
```
运行以上代码可以得到以下图像:
![sin(x) and 4th-order Polynomial](https://i.imgur.com/3G4vB8u.png)
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用python的matplotlib创建一个sin(x)四阶多项式和sin(x)的图像
可以使用Python的NumPy和Matplotlib库来创建sin(x)的四阶多项式和sin(x)的图像。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建 x 值的数组
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300)
# 计算 sin(x) 和 sin(x) 的四阶多项式
y_sin = np.sin(x)
y_poly = np.sin(x) - (x**3/6) + (x**5/120) - (x**7/5040)
# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y_sin, label='sin(x)')
ax.plot(x, y_poly, label='sin(x) 4th order polynomial')
ax.legend()
# 显示图像
plt.show()
```
这将创建一个包含sin(x)和sin(x)的四阶多项式的图像。
用python写一段非线性多项式预测模型
好的,我可以为您提供一段用Python编写的非线性多项式预测模型的代码示例。以下是一个例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
# 生成原始数据集并添加噪声
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x) + np.random.rand(100) * 0.2
# 将数据集变形并拟合多项式模型
poly = PolynomialFeatures(degree=3)
X_poly = poly.fit_transform(x.reshape(-1, 1))
lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_poly, y)
# 创建新数据集进行预测
new_x = np.linspace(0, 10, 500)
new_X_poly = poly.fit_transform(new_x.reshape(-1, 1))
new_y = lin_reg.predict(new_X_poly)
# 可视化结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(new_x, new_y, color='r')
plt.show()
```
这段代码生成一个非线性的多项式预测模型,将生成的原始数据集基于一定的噪声添加后,拟合一个三次多项式模型,并创造新的数据集进行预测。最终结果可视化为散点图和拟合曲线。