使用 subplot 命令分别绘制 y1=xsinx+e-xcosx,y2=sinx/(1+x2 )，0<=x<=10 的值

下面是使用 `subplot` 命令分别绘制 y1=xsinx+e-xcosx,y2=sinx/(1+x2 )，0<=x<=10 的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 x 轴数据
x = np.linspace(0, 10, 100)

# 定义 y1 和 y2 函数
y1 = x * np.sin(x) + np.exp(-x) * np.cos(x)
y2 = np.sin(x) / (1 + x**2)

# 绘制 y1 和 y2 函数
plt.subplot(2, 1, 1)  # 2 行 1 列，第 1 个子图
plt.plot(x, y1)
plt.title('y1=xsinx+e-xcosx')

plt.subplot(2, 1, 2)  # 2 行 1 列，第 2 个子图
plt.plot(x, y2)
plt.title('y2=sinx/(1+x^2)')

plt.show()

运行以上代码，就可以得到两个子图，其中上面的子图是 y1 函数，下面的子图是 y2 函数。

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使用 subplot 命令分别绘制 y1=xsinx+e^(-x) cosx，y2=sinx/(1+x^2)，0 ≤ x ≤10的值

好的，以下是使用 subplot 命令分别绘制 y1=xsinx+e^(-x) cosx，y2=sinx/(1+x^2)，0 ≤ x ≤10的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 x 的取值范围
x = np.linspace(0, 10, 1000)

# 定义 y1 和 y2
y1 = x * np.sin(x) + np.exp(-x) * np.cos(x)
y2 = np.sin(x) / (1 + x ** 2)

# 绘制 y1 和 y2 的图像
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('y1=xsinx+e^(-x) cosx')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('y2=sinx/(1+x^2)')

plt.show()

解释一下代码：

首先使用 `numpy` 库中的 `linspace` 函数生成一个包含 1000 个元素的等差数列，表示 x 轴的取值范围为 0 到 10。

然后分别计算 y1 和 y2 的取值。

接着使用 `subplot` 函数将画布分成 2 行 1 列，即在同一个画布中绘制两张图像。第一个参数表示总行数，第二个参数表示总列数，第三个参数表示当前绘制的子图是第几个。

在每个子图中使用 `plot` 函数绘制 y1 和 y2 的图像，并使用 `title` 函数添加子图标题。

最后使用 `show` 函数显示图像。

用Matlab把y=sinx，z=cosx，u=sin（x-1），v=sinx+cosx在0～2π区间内的四个子图分别用不同的颜色、点型和线性绘制

好的，以下是Matlab代码：

x = linspace(0, 2*pi, 1000); % 生成0到2π之间的1000个点

y = sin(x);
z = cos(x);
u = sin(x-1);
v = sin(x) + cos(x);

figure; % 新建一个绘图窗口

subplot(2, 2, 1); % 将窗口分成2x2的四个子图，选择第一个子图
plot(x, y, '-r'); % 绘制sinx曲线，线型为实线，颜色为红色
title('y = sinx');

subplot(2, 2, 2); % 选择第二个子图
plot(x, z, ':b'); % 绘制cosx曲线，线型为点线，颜色为蓝色
title('z = cosx');

subplot(2, 2, 3); % 选择第三个子图
plot(x, u, '--g'); % 绘制sin(x-1)曲线，线型为虚线，颜色为绿色
title('u = sin(x-1)');

subplot(2, 2, 4); % 选择第四个子图
plot(x, v, '-.m'); % 绘制sinx+cosx曲线，线型为点划线，颜色为品红色
title('v = sinx+cosx');

运行以上代码，会生成一个包含四个子图的绘图窗口，每个子图分别绘制了y=sinx，z=cosx，u=sin（x-1），v=sinx+cosx在0～2π区间内的函数图像，并使用不同的颜色、点型和线型进行了区分。