np.arange(0,np.pi*2,0.01)函数有什么作用

时间: 2024-03-30 10:34:49 浏览: 116
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解决matplotlib.pyplot在Jupyter notebook中不显示图像问题

np.arange(0, np.pi*2, 0.01)函数是用于创建一个一维的NumPy数组，其中包含从0到2π之间以0.01为间隔的所有数值。该函数的作用是方便地生成一组等间隔的数值，常用于数值计算和绘图等场景。在数学和科学计算中，2π是一个非常重要的常数，因为它与圆周率π的关系是2π = π×2，因此使用np.arange(0, np.pi*2, 0.01)可以方便地生成一个包含从0到2π之间的所有角度值的数组，以便进行各种数学计算和绘图操作。
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x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.title('sin(x)') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.show() - 这段代码将生成一个在0到2π之间每隔0.01的x值，计算对应的sin...
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Python使用matplotlib实现交换式图形显示功能示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib实现交换式图形显示功能。分享给大家供大家参考，具体如下...t = np.arange(0.0,2.0,0.01) s0 = np.sin(2*np.pi*t) s1 = np.sin(4*np.pi*t) s2 = np.sin(8*np.pi*t) fig, ax = plt.s

用python编写程序，绘制I＝6sin 2t的函数图像，要求使用折线图，使用np.arange函数生成t，并计算对应I

t = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01) # 计算电流I I = 6 * np.sin(2*t) # 创建折线图 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(t, I, label="I = 6*sin(2t)", linewidth=2) # 添加图例、标题和标签 plt.xlabel('Time (t...

解释代码def gen_PSD(p_obj): N = 2 * p_obj['N'] smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N c1 = 2 * ((24 / 5) * gamma(6 / 5)) ** (5 / 6) c2 = 4 * c1 / np.pi * (gamma(11 / 6)) ** 2 s_arr = np.linspace(0, smax, N) I0_arr = np.float32(s_arr * 0) I2_arr = np.float32(s_arr * 0) for i in range(len(s_arr)): I0_arr[i] = I0(s_arr[i]) I2_arr[i] = I2(s_arr[i]) i, j = np.int32(N / 2), np.int32(N / 2) [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1)) s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2) C = (In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N , I0_arr) + In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N, I2_arr)) / I0(0) C[round(N / 2), round(N / 2)] = 1 C = C * I0(0) * c2 * (p_obj['Dr0']) ** (5 / 3) / (2 ** (5 / 3)) * (2 * p_obj['wvl'] / (np.pi * p_obj['D'])) ** 2 * 2 * np.pi Cfft = np.fft.fft2(C) S_half = np.sqrt(Cfft) S_half_max = np.max(np.max(np.abs(S_half))) S_half[np.abs(S_half) < 0.0001 * S_half_max] = 0 return S_half

- [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1))：生成网格矩阵，用于计算每个像素点的位置和距离中心像素的距离。 - s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2)：计算每个像素点...

绘制I=6sin(2t)的函数图像，要求使用折线图，图形标题 为“I-t曲线”（提示：使用ｎp.aｒaｎge函数生成ｔ，并计算对应的Ｉ）

t = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) # 使用步长0.01是为了获得更精细的图像 # 计算每个时间点的电流值 i_values = i_function(t) # 绘制折线图 plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置图表大小 plt.plot(t, i_values, ...

10. 编写程序3-10.py，绘制I=6sin(2t)的函数图像，要求使用折线图，图形标题为“I-t曲线”。（提示：使用np.arange函数生成t，并计算对应的I）

t = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.01) # 使用np.arange生成从0到4π，步长为0.01的等差数列 # 计算电流I I = 6 * np.sin(2 * t) # 绘制折线图 plt.plot(t, I) plt.title('I-t曲线') # 设置图形标题 plt.xlabel('t ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 plt.title(" 参数方程曲线 ") # 显示图表标题 # 设置 y 轴的取值范围 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号 W0=int(input('请输入W0的值：')) H0=int(input('请输入H0的值：')) t=np.arange(0,2*np.pi,0.01) x=2*W0/3*(np.cos(t)*np.cos(t)*np.cos(t)+np.sin(t)) y=2*H0/3*(np.sin(t)*np.sin(t)*np.sin(t)+np.cos(t)) plt.plot(x,y,marker='.') plt.show()

接下来通过用户输入获取参数 W0 和 H0 的值，然后使用 arange 函数生成 t 的取值范围。在接下来的两行代码中，使用了参数方程计算出曲线上的 x 和 y 坐标值，最后使用 plot 函数绘制曲线，并通过 marker 参数设置点...

解释代码N = 2 * p_obj['N'] smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N c1 = 2 * ((24 / 5) * gamma(6 / 5)) ** (5 / 6) c2 = 4 * c1 / np.pi * (gamma(11 / 6)) ** 2 s_arr = np.linspace(0, smax, N) I0_arr = np.float32(s_arr * 0) I2_arr = np.float32(s_arr * 0) for i in range(len(s_arr)): I0_arr[i] = I0(s_arr[i]) I2_arr[i] = I2(s_arr[i]) i, j = np.int32(N / 2), np.int32(N / 2) [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1)) s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2) C = (In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N , I0_arr) + In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N, I2_arr)) / I0(0) C[round(N / 2), round(N / 2)] = 1 C = C * I0(0) * c2 * (p_obj['Dr0']) ** (5 / 3) / (2 ** (5 / 3)) * (2 * p_obj['wvl'] / (np.pi * p_obj['D'])) ** 2 * 2 * np.pi Cfft = np.fft.fft2(C) S_half = np.sqrt(Cfft) S_half_max = np.max(np.max(np.abs(S_half))) S_half[np.abs(S_half) < 0.0001 * S_half_max] = 0 return S_half

这段代码的主要作用是计算一个光学系统的传递函数（Point Spread Function，PSF）。传递函数描述了光学系统对一个点光源的响应，可以用于计算图像的模糊程度。该函数的具体实现如下： - 首先根据一些光学参数（如...

N = 2 * p_obj['N'] smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N c1 = 2 * ((24 / 5) * gamma(6 / 5)) ** (5 / 6) c2 = 4 * c1 / np.pi * (gamma(11 / 6)) ** 2 s_arr = np.linspace(0, smax, N) I0_arr = np.float32(s_arr * 0) I2_arr = np.float32(s_arr * 0) for i in range(len(s_arr)): I0_arr[i] = I0(s_arr[i]) I2_arr[i] = I2(s_arr[i]) i, j = np.int32(N / 2), np.int32(N / 2) [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1)) s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2) C = (In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N , I0_arr) + In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N, I2_arr)) / I0(0) C[round(N / 2), round(N / 2)] = 1 C = C * I0(0) * c2 * (p_obj['Dr0']) ** (5 / 3) / (2 ** (5 / 3)) * (2 * p_obj['wvl'] / (np.pi * p_obj['D'])) ** 2 * 2 * np.pi Cfft = np.fft.fft2(C) S_half = np.sqrt(Cfft) S_half_max = np.max(np.max(np.abs(S_half))) S_half[np.abs(S_half) < 0.0001 * S_half_max] = 0 return S_half

这是一段 Python 代码，它计算了一个光学系统的衍射点扩散函数（PSF）的傅里叶变换的一半。PSF描述了光学系统中的点光源如何分布在成像平面上。这个函数的输入是一个字典 p_obj，其中包含了一些光学参数，如波长、...

解读：#11_5用折线图绘制正弦和余弦曲线，以及其它显示汉字方法。 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import matplotlib . fontmanagerasm #使用关键参数 fname 导入字体文件（华文楷体） myfont = fm . FontProperties ( fname = r ' C :\ Windows \ Fonts \ STKAITI . ttf ') x = np . arange (0.0,2.0* np . pi +0.01,0.01) yl = np . sin ( x ) y2= np . cos ( x ) plt . plot ( x , yl , label ='正弦') plt . plot ( x ,y2, label ='余弦') #在0-360度范围，每隔30度设置1个刻度；设置相应的字符串刻度 xt = np . arange (0.0,2.0* np . pi + np . pi /12, np . pi /6) xts =['(｝度'. format ( i ) for i in range (0,390,30)] # fontproperties 表示所用字体， rotation 表示刻度标识旋转角度（45度） plt . xticks ( xt , xts , fontproperties - myfont , rotation =45) plt . xlabel (' x ﹣变量', fontproperties = myfont , fontsize =18) plt . ylabel (' y ﹣正弦余弦函数值', fontproperties =' simsun ', fontsize =18)#宋体 plt . title (' sin - cos 函数图像', fontproperties =' STLITI ', fontsize =24)＃隶书 plt . legend ( prop - myfont ) ＃图例选择字体用 prop 关键字 plt . gridO plt . tight _ layout ) plt . show (0 ＃自变量取值要密，才能成曲线＃计算正弦函数值 ＃紧凑布局，能完整显示图形

然后，通过 arange 函数设置 x 轴的刻度范围和相应的字符串刻度，并使用 format 函数生成刻度字符串。接下来，使用 xticks 函数将刻度值和字符串刻度代替数值刻度，并设置刻度字体和旋转角度。通过 xlabel 和 ylabel...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$...

用python绘制曲线，参数方程如下： 11-2.png 12-1.png 其中W0和H0均为200，t的取值范围为0至2π，步长为0.01。

t = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) x = W0 + (W0/2)*np.sin(t) - (H0/3)*np.sin(3*t) y = H0*np.cos(t) - (H0/2)*np.cos(2*t) plt.plot(x, y) plt.show() 运行以上代码，即可得到绘制出来的曲线图像。其中，np....

画出公式y=cos(x)*(5+8*sin(x))+x*exp(-x)分别画出0~2*pi内取1000个的曲线图，和x=[-3,3]取0.01间隔的曲线图

x2 = np.arange(-3, 3, 0.01) y2 = f(x2) plt.plot(x2, y2) plt.title("y=cos(x)*(5-8*sin(x))*x*exp(-x), -3) plt.show() 运行结果如下： ![image-20211018004906845]...

Python绘制正弦函数f(x)=sin(2Π*x);

x = np.arange(0, 1, 0.01) # 计算正弦函数的值 y = np.sin(2*np.pi*x) # 绘制图像 plt.plot(x, y) # 添加标题和坐标轴标签 plt.title('Sine Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 显示图像 plt.show()...

使用python语言完成利用matplotlib.pyplot绘制图形的以下任务： 创建正方形画布（建议600*600），以画布中心为原点画出坐标轴，并按以下公式绘制函数曲线： x=wh*((1+cos(5t） + sin^2(3t) *sin(t)/4 y =hh*((1+cos(2t) + sin^2(3t)) *cos(t))/4 其中wh、hh的取值分别为画布的半宽和半高，t的取值范围为0至2π，步长为0.01。

t = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01) # 绘制函数曲线 x = wh * ((1 + np.cos(5 * t) + np.sin(t) ** 2 * np.sin(3 * t) / 4)) y = hh * ((1 + np.cos(2 * t) + np.sin(t) ** 2 * np.cos(3 * t)) / 4) # 绘制图形 ax...

python编写程序绘制下列数学表达式的图像：余弦三角函数:y=cos(2Πx).给出代码

x = np.arange(0, 1, 0.01) # 定义y值 y = np.cos(2 * np.pi * x) # 绘制图像 plt.plot(x, y) plt.title('cosine wave') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 运行后，将会绘制出余弦三角函数的图像。...

cec2017测试函数python

return 0.1 * (np.sin(3*np.pi*x[1])**2 + np.sum((x[0:dim-2]-1)**2 * (1+np.sin(3*np.pi*x[1:dim])**2)) + (x[dim-1]-1)**2*(1+np.sin(2*np.pi*x[dim-1])**2)) + np.exp(np.sum(U(x, 5, 100, 4))) def F15(x): ...

对函数 x(t)=3sin(4πt)+5cos(8πt)以采样间隔 T=0.01s 采样。利用离散傅里叶变换得到 t = [0,0.4] , [0,0.5] , [0,0.6] 时的幅度谱

X_mag_04 = X_mag * np.exp(-2*np.pi*1j*k*np.arange(60)/60) # 偏移相位 X_mag_04 = X_mag_04[:31] # 取正频率幅度谱 最后，我们可以画出时域信号和频域幅度谱的图像： python import matplotlib.pyplot ...

plt.plot设置颜色渐变

x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 设置颜色渐变 colors = np.sin(x) # 绘制图形 plt.plot(x, y, c=colors) # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们使用np.sin()函数生成了一组数据，然后...

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