扩写代码，按函数曲率由大到小的顺序，取九个点，并显示九个点的横坐标：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义函数 def f(x): return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3) # 定义导数 def df(x): return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2) - (np.pi / 3) * np.sin(np.pi * x / 3) # 定义二阶导数 def ddf(x): return - (np.pi2 / 4) * np.sin(np.pi * x / 2) - (np.pi2 / 9) * np.cos(np.pi * x / 3) # 定义曲率 def curvature(x): return np.abs(ddf(x)) / (1 + df(x)**2)**1.5 # 定义横坐标范围 x = np.linspace(-2, 14, 1000) # 绘制函数图像 plt.plot(x, f(x)) # 计算曲率 k = curvature(x) # 找到曲率最大值对应的横坐标 x_max = x[np.argmax(k)] # 绘制曲率图像 plt.plot(x, k) # 绘制曲率最大值对应的点 plt.plot(x_max, curvature(x_max), 'ro') # 显示图像 plt.show() print("最大曲率坐标点为：", x_max)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义函数
def f(x):
return np.sin(np.pi * x / 2) + np.cos(np.pi * x / 3)

# 定义导数
def df(x):
return (np.pi / 2) * np.cos(np.pi * x / 2) - (np.pi / 3) * np.sin(np.pi * x / 3)

# 定义二阶导数
def ddf(x):
return - (np.pi2 / 4) * np.sin(np.pi * x / 2) - (np.pi2 / 9) * np.cos(np.pi * x / 3)

# 定义曲率
def curvature(x):
return np.abs(ddf(x)) / (1 + df(x)**2)**1.5

# 定义横坐标范围
x = np.linspace(-2, 14, 1000)

# 计算曲率
k = curvature(x)

# 找到曲率由大到小排列后的前9个横坐标点
x_max = x[np.argsort(k)[::-1]][:9]

# 绘制函数图像
plt.plot(x, f(x))

# 绘制曲率图像
plt.plot(x, k)

# 绘制曲率最大值对应的点
plt.plot(x_max, curvature(x_max), 'ro')

# 显示图像
plt.show()

# 显示前9个横坐标点
print("由大到小排列后的前9个横坐标点为：", x_max)