python画y=x^2+9

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制函数 `y = x^2 + 9` 的图像。首先确保已经安装了matplotlib，如果没有可以使用pip安装：

pip install matplotlib

然后，可以编写如下的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x的取值范围
x_values = np.linspace(-10, 10, 400)

# 计算对应的y值
y_values = x_values**2 + 9

# 创建一个新的图形
plt.figure()

# 绘制曲线
plt.plot(x_values, y_values, label='y = x^2 + 9')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Graph of y = x^2 + 9')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一条开口向上的抛物线，其顶点位于(0,9)。

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python画y=x^2函数图像和散点图

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制函数图像和散点图。这里是一个简单的示例，展示如何分别绘制y = x^2的函数曲线以及一些随机生成的散点：

import matplotlib.pyplot as plt

# 函数图像
def f(x):
    return x**2

# 创建x值范围
x_values = range(-10, 11)

# 计算对应的y值
y_values = [f(x) for x in x_values]

plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.plot(x_values, y_values, label='y = x^2', color='red')  # 绘制函数曲线
plt.title('y=x^2 Function')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.show()

# 散点图
# 假设我们有一些数据点
data_points = [(i, i**2) for i in range(1, 20)]  # 示例数据，实际可以替换为你需要的数据
plt.figure()  # 新建一个窗口
plt.scatter(*zip(*data_points), c='blue', marker='o', label='Scatter Points')  # 使用zip(*)对每个点的x和y分开
plt.title('Scatter Plot of Data Points')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

pytorch画u=x^2+y^2+z^2的图片

在PyTorch中，你可以使用`matplotlib`库来绘制三维图形，例如U = x^2 + y^2 + z^2。首先，你需要安装`matplotlib`，如果尚未安装，可以使用`pip install matplotlib`命令。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建x, y, z的网格数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X**2 + Y**2 + Z**2  # 将z替换为实际的Z值

# 使用PyTorch计算张量版本的数据
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
Z_tensor = torch.tensor(Z).to(device)

# 创建3D图并绘制曲面
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z_tensor, cmap='viridis')

# 显示图像
plt.title('U = x^2 + y^2 + z^2')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()