python画出了速度时间曲线，如何在曲线基础上画出加速度时间图像

在Python中，我们可以通过对速度时间曲线进行求导来得到加速度时间图像。以下是一个简单的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义速度时间曲线函数
def velocity_func(t):
    return 0.5 * t ** 2 + 2 * t + 1

# 定义时间间隔
t = np.linspace(0, 10, 100)

# 计算速度时间曲线和加速度时间曲线
v = np.gradient(velocity_func(t), t)  # 计算速度时间曲线的导数，即加速度时间曲线

# 画出速度时间曲线和加速度时间曲线
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(t, velocity_func(t), 'b-')
ax1.set_xlabel('Time (s)')
ax1.set_ylabel('Velocity (m/s)', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(t, v, 'r-')
ax2.set_ylabel('Acceleration (m/s^2)', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')

fig.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个速度时间曲线函数`velocity_func`，然后使用`numpy`库中的`linspace`函数生成时间间隔`ts`。接着，使用`numpy`库中的`gradient`函数对速度时间曲线函数`velocity_func`进行求导，得到加速度时间曲线。最后，使用`matplotlib`库绘制出速度时间曲线和加速度时间曲线。

其中，通过`ax1`和`ax2`定义了两个坐标轴对象，`ax1`用于画速度时间曲线，`ax2`用于画加速度时间曲线，两个坐标轴共享时间轴。`ax1.tick_params('y', colors='b')`和`ax2.tick_params('y', colors='r')`分别为设置两个坐标轴的刻度线颜色。最后通过`fig.tight_layout()`使图像更加美观。