python画z=x(1+y)图像，其中x在0.1至1之间，y在-10至10之间，代码

下面是使用Python绘制函数图像的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def f(x, y):
    return x * (1 + y)

# 设置x和y的取值范围
x = np.linspace(0.1, 1, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)

# 创建网格
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算z的值
Z = f(X, Y)

# 绘制图像
plt.contourf(X, Y, Z, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('z = x(1+y)')

# 显示图像
plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库。首先，我们定义了一个函数f(x, y)来表示z = x(1+y)。然后，我们使用`np.linspace()`函数来生成x和y的取值范围，分别在0.1至1和-10至10之间。接下来，我们使用`np.meshgrid()`函数创建网格，然后计算z的值。最后，使用`plt.contourf()`函数绘制函数图像，并添加相关的标签和标题，最后调用`plt.show()`显示图像。

相关问题

python画z=x(1+y)图像，其中x在0.1至1之间，y在-10至10之间

以下是使用Python绘制该函数图像的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 定义函数
def f(x, y):
    return x * (1 + y)

# 生成数据
x np.linspace(0.1 1, 100 # 在0.1至1之间生成个等间距的点y = np.linspace(-10, 10, 100) # 在-10至10之间生成100个等间距的点
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

# 绘制图像
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.contourf(X, Y, Z, levels=20, cmap='viridis')
plt.colorbar()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Graph of z = x(1 + y)')
plt.show()

运行以上代码，将得到函数 z = x(1 + y) 的图像。图像的 x 轴范围为 0.1 至 1，y 轴范围为 -10 至 10。

python画z=x(1+y)三维图像，其中x在0.1至1之间，y在-10至10之间，代码

以下是使用Python绘制三维图像的代码示例：

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

# 定义x和y的取值范围
x = np.linspace(0.1, 1, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)

# 创建网格点
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# 计算z的值
Z = X * (1 + Y)

# 创建三维图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维曲面图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码后，将会显示一个绘制了z=x(1+y)三维图像的窗口。