matplotlib库内plot函数和sympy库内plot函数区别

matplotlib库内的plot函数是用于绘制二维图形的函数，可以绘制折线图、散点图、柱状图等。它是一个基于数组的绘图库，可以直接使用numpy数组或列表作为输入数据，通过调用plot函数来绘制图形。

而sympy库内的plot函数是用于绘制数学函数的函数。它是一个符号计算库，可以处理数学表达式、求解方程、进行微积分等。sympy库内的plot函数可以绘制数学函数的图像，例如绘制代数函数、三角函数、指数函数等。它会自动计算函数在给定区间内的取值，并绘制出图形。

因此，matplotlib库内的plot函数更适用于一般的数据可视化，而sympy库内的plot函数更适用于数学函数的绘制和分析。

相关问题

matplotlib画不定积分函数图像

可以使用sympy库中的integrate函数来求出不定积分函数的解析式，然后再用matplotlib绘制函数图像。具体步骤可以参考以下代码：

import sympy
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义不定积分函数
x = sympy.Symbol('x')
f = sympy.integrate(sympy.cos(x**2), x)

# 绘制函数图像
xs = sympy.linspace(-5, 5, 100)
ys = [f.subs(x, xi) for xi in xs]
plt.plot(xs, ys)
plt.show()

这段代码可以绘制出cos(x^2)的函数图像。

sympy根据函数表达式画图

要使用Sympy绘制函数图形，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Sympy库

!pip install sympy

2. 导入必要的库

import sympy as sp
import matplotlib.pyplot as plt

3. 定义函数表达式

x = sp.symbols('x')
f = sp.exp(-x**2/2)/sp.sqrt(2*sp.pi)

4. 将函数表达式转换为可绘制的函数

func = sp.lambdify(x, f, 'numpy')

5. 绘制函数图形

X = np.linspace(-5, 5, 1000)
Y = func(X)
plt.plot(X, Y)
plt.show()

这样就可以绘制出函数表达式对应的图形了。其中，`sp.symbols`用于定义符号，`sp.exp`表示指数函数，`sp.sqrt`表示平方根函数，`sp.lambdify`将函数表达式转换为可绘制的函数。