怎样在Python中绘制二维迭代次数与菲涅尔数的关系图？

在Python中，你可以使用Matplotlib库来创建二维图像，展示菲涅尔数与迭代次数之间的关系。以下是一个简单的例子，展示了如何做这件事：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_convergence_vs_fresnel(fresnel_numbers, convergence_counts):
    # fresnel_numbers: 菲涅尔数的一系列值
    # convergence_counts: 对应于每个菲涅尔数的迭代次数

    fig, ax = plt.subplots()
    ax.set_xlabel('菲涅尔数')
    ax.set_ylabel('迭代次数')

    # 创建散点图，x轴为菲涅尔数，y轴为迭代次数
    ax.scatter(fresnel_numbers, convergence_counts)

    # 添加趋势线，如果数据有明显的关联
    if len(convergence_counts) > 1:
        trend_line = np.polyfit(fresnel_numbers, convergence_counts, 1)  # 线性回归
        slope, intercept = trend_line
        x_fit = np.linspace(min(fresnel_numbers), max(fresnel_numbers))
        y_fit = slope * x_fit + intercept
        ax.plot(x_fit, y_fit, 'r--', label='拟合线')

    ax.legend()
    plt.title('菲涅尔数与迭代次数关系图')
    plt.show()

# 假设你已经有了convergence_curve (菲涅尔数对应的迭代次数列表)，可以像这样调用函数：
plot_convergence_vs_fresnel(np.array(your_fresnel_numbers), convergence_curve)

在这个例子中，`scatter`函数用于显示散点图，而`polyfit`函数则用于对数据进行线性拟合。如果你的数据不是线性的，可以选择其他的拟合模型，如多项式拟合或其他非线性拟合。