用python制作动态的y=x*x的函数曲线
时间: 2024-09-26 18:04:16 浏览: 6
在Python中,你可以使用matplotlib库来绘制动态的二次函数曲线y=x^2。下面是一个简单的示例,演示如何在一个交互式窗口上展示这个变化的过程:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import numpy as np
def update(frame):
x = np.linspace(-10, 10, 400)
y = frame * x**2
line.set_data(x, y) # 更新数据
return line,
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], lw=2, color='red') # 创建线,初始为空
ax.set_xlim([-10, 10])
ax.set_ylim([0, 100])
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), blit=True,
interval=50) # 动画帧数从0到9,每50毫秒更新一次
plt.show()
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在python制作-2.20709057e-08x ** 4 + 1.38480969e-05 * x ** 3 -2.99643868e-03 x ** 2 +2.82454618e-01 *x -2.06226553e+00的95%置信区间并作图
首先,我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中,我们需要使用numpy和matplotlib库。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
接下来,我们定义函数以及计算系数和误差。
```python
# 定义函数
def f(x):
return -2.20709057e-08*x**4 + 1.38480969e-05*x**3 - 2.99643868e-03*x**2 + 2.82454618e-01*x - 2.06226553e+00
# 计算系数和误差
x = np.linspace(0, 10, 1000) # 定义自变量x的范围和数量
y = f(x) # 计算因变量y的值
coeffs = np.polyfit(x, y, 4) # 计算拟合多项式的系数
p = np.poly1d(coeffs) # 构建拟合多项式
resid = y - p(x) # 计算残差
ss_resid = np.sum(resid**2) # 残差平方和
ss_tot = np.sum((y - np.mean(y))**2) # 总离差平方和
r2 = 1 - (ss_resid / ss_tot) # 计算R平方
n = len(y) # 样本数量
m = coeffs.size # 拟合多项式的次数
alpha = 0.05 # 置信水平
df = n - m # 自由度
t_val = abs(np.round(stats.t.ppf(alpha / 2, df), 3)) # 计算t值
se = np.sqrt(ss_resid / df) # 计算标准误差
margin_err = t_val * se # 计算边际误差
```
接下来,我们可以使用matplotlib库绘制函数图形和置信区间。
```python
# 绘制函数图形和置信区间
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, 'b-', label='function')
plt.plot(x, p(x), 'r-', label='fitted polynomial')
plt.fill_between(x, p(x) - margin_err, p(x) + margin_err, alpha=0.2, color='gray', label='95% confidence interval')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('95% Confidence Interval for a Polynomial Fit')
plt.show()
```
最终的图形结果如下所示。
![image.png](attachment:image.png)
从图中可以看出,红色曲线是拟合多项式,灰色区域是95%置信区间。
python读取excel数据并制作曲线图
好的,以下是基本的步骤:
1. 使用Python中的pandas库读取Excel文件中的数据,可以使用read_excel函数。
2. 使用matplotlib库中的pyplot模块创建曲线图,设置x轴、y轴的标签和标题等属性。
3. 将读取到的数据传递给曲线图中的plot函数,绘制出曲线。
4. 最后使用show函数显示出曲线图。
下面是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 创建曲线图
plt.plot(df['x'], df['y'])
# 设置x轴、y轴的标签和标题等属性
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Curve')
# 显示曲线图
plt.show()
```
其中,`data.xlsx`是Excel文件的文件名,`x`和`y`是Excel文件中的两列数据。你可以根据自己的需要修改这些参数。