seta=np.linspace(-1*np.pi,np.pi,101) y1=np.sin(seta)什么意思
时间: 2023-12-10 19:18:26 浏览: 32
这段代码使用NumPy库中的`linspace`函数生成一个由-π到π(包括π)等间距的101个数的一维数组`seta`,然后使用NumPy库中的`sin`函数计算`seta`中每个元素的正弦值,并将结果存储在一维数组`y1`中。换句话说,这段代码生成了一个正弦函数在-π到π之间的101个离散样本点。可以用matplotlib库中的plot函数将这些样本点连成一条曲线以显示整个正弦函数的形状。
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使用matplotlib优化下面的代码,绘制两个正弦函数图形,第一个函数所占面积的颜色全为淡紫色,第二个函数所占用面积颜色在y>0时为淡紫色,y<0时为肉粉色,函数线的颜色为蓝色,保证x,y轴都没有刻度。注意:可以使用的函数包括:fill_between、xlim、ylim、xticks、yticks、axes、plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()
以下是使用`matplotlib`优化后的代码,实现了绘制两个正弦函数图形的要求:
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n = 256
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n)
Y1 = np.sin(2 * X)
Y2 = np.sin(3 * X)
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制第一个函数的填充区域
ax.fill_between(X, Y1, color='lavender')
# 绘制第二个函数的填充区域
ax.fill_between(X, Y2, where=(Y2 >= 0), interpolate=True, color='lavender')
ax.fill_between(X, Y2, where=(Y2 < 0), interpolate=True, color='pink')
# 绘制函数线
ax.plot(X, Y1, color='blue')
ax.plot(X, Y2, color='blue')
# 设置坐标轴范围和刻度
ax.set_xlim(-np.pi, np.pi)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()
```
运行结果如下图所示:
![sin_plot.png](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2021/png/236266/1631059181296-5a423d84-69f8-4a8f-bd06-ff9d2a7e5a0c.png)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation def wave(t, frequency, amplitude, phase, speed): x = np.linspace(0, 4 * np.pi, 1000) y = amplitude * np.sin(frequency * (x - speed * t) + phase) return x, y def update(t, wave1_params, wave2_params): x1, y1 = wave(t, *wave1_params) x2, y2 = wave(t, *wave2_params) line1.set_data(x1, y1) line2.set_data(x2, y2) line_sum.set_data(x1, y1 + y2) return line1, line2, line_sum # 初始波形参数 wave1_params = [2, 1, 0, 1] # 频率、振幅、相位、速度 wave2_params = [3, 1, 0, 1] fig, ax = plt.subplots() ax.set_xlim(0, 4 * np.pi) ax.set_ylim(-2, 2) line1, = ax.plot([], [], label='Wave 1') line2, = ax.plot([], [], label='Wave 2') line_sum, = ax.plot([], [], label='Sum', linestyle='--') plt.legend() ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10, 0.1), fargs=(wave1_params, wave2_params), blit=True) plt.show() 可以研究的十个物理问题
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