绘制曲线y=e^（-x^2/2）/2π

这个曲线是一个高斯分布的概率密度函数，可以用Python的Matplotlib库来绘制。以下是绘制代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = np.exp(-x**2/2)/(2*np.pi)

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Gaussian Distribution')
plt.show()

代码中的`x`是自变量，使用`np.linspace`函数生成等间距的1000个数，范围是从-5到5。`y`是因变量，根据高斯分布的概率密度函数计算得到。最后使用`plt.plot`函数进行绘制，再使用`plt.xlabel`、`plt.ylabel`和`plt.title`函数设置图像的标签和标题，最后使用`plt.show`函数显示图像。运行代码即可看到绘制出来的高斯分布曲线。

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使用numy库和matplotlib.pyplot库绘制y=e^-xsin(2x)和y=sin(2πx)的函数曲线

在Python中，你可以使用numpy库生成数值计算的数据，然后结合matplotlib.pyplot库来绘制函数曲线。这里是一个例子，展示了如何绘制两个函数 \( y = e^{-x}\sin(2x) \) 和 \( y = \sin(2\pi x) \)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x轴的取值范围
x = np.linspace(-5, 5, 400)  # 从-5到5，包含400个等间距点

# 函数一：e^(-x)*sin(2x)
y1 = np.exp(-x) * np.sin(2 * x)

# 函数二：sin(2πx)
y2 = np.sin(2 * np.pi * x)

# 绘制两条曲线
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y1, label="y = e^(-x)*sin(2x)", color='blue')
plt.plot(x, y2, label="y = sin(2πx)", color='red', linestyle='dashed')  # 红色虚线
plt.title("Two Functions - Exponential and Sine")
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend()
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.show()

用matlab绘制三维曲线x=e^(-t/20)cost,y=e^(-t/20)sint,z=t,0≤t≤2π

好的，这个问题我也可以回答。下面是绘制三维曲线的代码：

t = linspace(0, 2*pi, 1000); % 生成 t 的取值范围
x = exp(-t/20).*cos(t); % 计算 x 的值
y = exp(-t/20).*sin(t); % 计算 y 的值
z = t; % 计算 z 的值

plot3(x, y, z) % 绘制三维曲线
xlabel('x') % 设置 x 轴标签
ylabel('y') % 设置 y 轴标签
zlabel('z') % 设置 z 轴标签
title('3D Plot of x, y, z') % 设置图像标题

运行这段代码，就可以得到绘制的三维曲线了。