用python绘制 y = sin(x)+cos(x) 的函数关系图，要求： 1.1 范围在0-2π 之间 1.2 展示图的标题、图例

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制y=sin(x)+cos(x)的函数图像，满足你的需求。以下是一个简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置x轴范围从0到2π
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)  # 创建400个等差点

# 计算对应的y值
y = np.sin(x) + np.cos(x)

# 绘制图形
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 设置画布大小
plt.plot(x, y, label='y=sin(x)+cos(x)', linewidth=2)  # 绘制线条并添加标签
plt.title('函数关系图: y = sin(x) + cos(x)', fontsize=16)  # 添加标题
plt.xlabel('x (radians)')  # x轴标签
plt.ylabel('y')  # y轴标签
plt.legend()  # 显示图例
plt.grid(True)  # 添加网格线
plt.show()  # 显示图像

这个脚本首先创建了从0到2π的x值数组，然后计算对应y值，接着使用`plot()`函数绘制图像，并设置了标题、图例、坐标轴标签和网格线。

相关问题

python绘出函数y=(1+x)sin(x)以及函数y=cos(x)在区间[0, 2π]的折线图。

可以使用Python的Matplotlib库来绘制折线图。以下是绘制函数y=(1+x)sin(x)和函数y=cos(x)在区间[0, 2π]的折线图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 x 的取值范围
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)

# 计算 y 值
y1 = (1+x)*np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制折线图
plt.plot(x, y1, label='y=(1+x)sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)')

# 设置图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码，就可以得到函数y=(1+x)sin(x)和函数y=cos(x)在区间[0, 2π]的折线图。

编写程序画出下图：。 (1)在同一个窗口中面出1个周期 x=0~2π范围内，y=sin(3x) 及dy/dx的波形曲线。·(2) 利用 subplot 困数，分别在子窗口中画出1个周期 x=0~2π内,y=sin(x²)，y=sin(x)+cos(2x)以及它们的一阶导数的图形。

要完成这个任务，你可以使用Python的matplotlib库来绘制所需的函数和它们的导数图形。这里提供一个基础的代码示例，你可以根据这个示例来绘制所需图形：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import subplots

# 画出 y = sin(3x) 及其导数 dy/dx 的波形曲线
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(3*x)
dy_dx = 3*np.cos(3*x)

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(x, y, label="y = sin(3x)")
plt.plot(x, dy_dx, label="dy/dx = 3cos(3x)")
plt.title("y = sin(3x) and its derivative")
plt.legend()
plt.show()

# 利用 subplot 函数，在子窗口中分别画出 y = sin(x²)，y = sin(x) + cos(2x) 及它们的一阶导数图形
x2 = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x2**2)
y2 = np.sin(x2) + np.cos(2*x2)
dy1_dx2 = 2*x2*np.cos(x2**2)
dy2_dx2 = np.cos(x2) - 2*np.sin(2*x2)

fig, axs = subplots(2, 2, figsize=(12, 12))
axs[0, 0].plot(x2, y1, label="y = sin(x²)")
axs[0, 0].set_title("y = sin(x²)")
axs[0, 0].legend()

axs[0, 1].plot(x2, dy1_dx2, label="dy/dx = 2x*cos(x²)")
axs[0, 1].set_title("dy/dx = 2x*cos(x²)")
axs[0, 1].legend()

axs[1, 0].plot(x2, y2, label="y = sin(x) + cos(2x)")
axs[1, 0].set_title("y = sin(x) + cos(2x)")
axs[1, 0].legend()

axs[1, 1].plot(x2, dy2_dx2, label="dy/dx = cos(x) - 2*sin(2x)")
axs[1, 1].set_title("dy/dx = cos(x) - 2*sin(2x)")
axs[1, 1].legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用numpy库生成x值的范围，然后计算对应的y值和导数值。接着我们使用matplotlib的plot函数来绘制这些曲线。最后，使用subplot函数创建一个2x2的子图布局，每个子图显示一个函数及其导数。

请确保你的环境中已经安装了numpy和matplotlib库，然后运行上述代码即可得到图形。