matplotlib绘制y=sqrt(x)，x从0到5，按y轴平均取10个点

在Matplotlib库中，可以使用numpy生成x坐标，并使用math库计算对应的y坐标平方根，然后使用plt.plot()函数绘制y=sqrt(x)的关系图。为了按y轴平均取10个点，我们需要先确定每个取样点的y值，然后再将它们插入到x轴上相应的位置。以下是示例代码：

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x的范围和采样点的数量
x_min, x_max = 0, 5
num_samples = 10

# 创建均匀分布的y轴样本点，因为sqrt函数不是均匀的，所以需要计算每个y值对应的x
ysamples = np.linspace(0, math.sqrt(x_max), num=num_samples)

# 计算对应每个ysamples的x值
xsamples = ysamples**2

# 使用matplotlib绘制曲线
plt.plot(xsamples, ysamples, label='y=sqrt(x)')

# 添加网格线和标签
plt.grid(True)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y=sqrt(x)')
plt.title('y vs. sqrt(x) for x from 0 to 5 with evenly spaced samples on the y-axis')
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

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Matplotlib绘制y=sqrt(x)从x从0到5的图像，按y轴平均取10个点

要在 Matplotlib 中绘制 $y=\sqrt{x}$ 从 $x=0$ 到 $x=5$ 的图像，并且在 $y$ 轴上均匀地选取10个点进行标记，你可以这样做：

首先，导入所需的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import make_interp_spline, BSpline

然后，创建数据：

x_values = np.arange(0, 5, 0.05)  # 将 x 范围分为更小的步长，以便有更多点
y_values = np.sqrt(x_values)

接着，对 y 值进行均匀采样：

y_interpolated = make_interp_spline(x_values, y_values, k=3)  # 使用插值函数，k=3 表示三次多项式拟合
x_points = np.linspace(min(x_values), max(x_values), 10)  # 在0到5之间取10个点
y_points = y_interpolated(x_points)  # 这些点将是 y 平均取样的值

最后，绘制图形：

plt.figure(figsize=(6, 4))  # 设置绘图尺寸
plt.plot(x_values, y_values, 'o', label='Original Data')  # 绘制原始点
plt.plot(x_points, y_points, 'ro', markersize=8, label='Interpolated Points')  # 在重要点处做红色大圆圈
plt.plot(x_points, y_points, '-')  # 线性连接这些点
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('y = sqrt(x) with evenly sampled points')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这里我们使用了 `make_interp_spline` 来构建一个光滑的插值函数，然后在指定的 x 坐标点上应用这个函数得到新的 y 值。

使用子图绘制y = x**2和y = sqrt(x)的图形

要在同一个Matplotlib图像中使用子图（Subplots）同时绘制y = x^2 和 y = √x 的曲线，你可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from math import sqrt

fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))  # 创建一个包含两个子图的网格

# 第一个子图绘制y=x^2
x_range = np.linspace(-10, 10, 400)
axs[0].set_title('y = x^2')
axs[0].plot(x_range, x_range ** 2, label='y=x^2', color='blue')
axs[0].legend()

# 第二个子图绘制y=sqrt(x)
axs[1].set_title('y = √x')
axs[1].plot(x_range, np.sqrt(x_range), linestyle='--', label='y=sqrt(x)', color='green')
axs[1].legend()

# 调整子图之间的间距和共享x轴
plt.setp(axs, xlim=(-10, 10), ylim=(-1, 10), xticks=np.arange(-10, 11))
axs[0].sharex(axs[1])

plt.tight_layout()  # 美化布局，防止子图之间重叠
plt.show()

这个代码首先创建了一个包含两个子图的网格，分别绘制了y=x^2 和 y=sqrt(x)，并设置了各自标题。每个子图都有自己的颜色和线型，并显示了相应的图例。