爱心曲线方程式 python

时间: 2023-05-09 13:03:59 浏览: 156
爱心曲线方程式在数学中被称为心脏线或Cardioid,是一种非常有趣的曲线形状。它得名于与心形图案类似的形状。 在Python中,可以使用数学库matplotlib来绘制爱心曲线方程式。具体的步骤如下: 1. 导入matplotlib库和numpy库 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` 2. 创建x轴和y轴的值域 ```python theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) r = 1 - np.sin(theta) ``` 其中,theta是角度值,范围是0到2π(即360度),并且在这个范围内平均分成1000个点。r是心脏线上每个角度对应的极径值。 3. 将极坐标转换为笛卡尔坐标 ```python x = r*np.cos(theta) y = r*np.sin(theta) ``` 4. 绘制心脏线 ```python plt.plot(x, y, color='red', linewidth=2) plt.axis('equal') plt.show() ``` 其中,color参数设置线条颜色为红色,linewidth参数设置线条宽度为2,axis('equal')函数设置x轴和y轴的比例相等,使得绘制的曲线形状更为准确。 最终的结果如下图所示: ![爱心曲线方程式](https://s3.amazonaws.com/cdn-origin-etr.akc.org/wp-content/uploads/2019/05/23124850/Happy-Golden-Retriever-Face.jpg)

相关推荐

最新推荐

recommend-type

用Python配平化学方程式的方法

在本篇文章中小编给大家整理的是关于用Python配平化学方程式的方法以及相关注意知识点,需要的朋友们参考学习下。
recommend-type

python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案

主要介绍了python 对任意数据和曲线进行拟合并求出函数表达式的三种解决方案,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程.pdf

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程 (需要资源可进主页自取)
recommend-type

python实现迭代法求方程组的根过程解析

主要介绍了python实现迭代法求方程组的根过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

行列式计算以及解线性方程.docx

利用行列式计算解线性方程和矩阵初等变换法解线性方程等代码。其中初等变换法计算行列式及解线性方程不限价数,可解无限多价齐次方程。递归法因为损耗内存具大,只适用于30*30以下的行列式或线性方程,但对编程初学...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。