matplotlib工具包中，参数修改函数matplotlib.rc()和函数matplotlib.pyplot.rc()功能相同。

是的，matplotlib工具包中，函数matplotlib.rc()和函数matplotlib.pyplot.rc()功能相同，都是用来修改全局rc参数的函数。不过，它们的使用方式略有不同。matplotlib.rc()是直接修改全局rc参数，而matplotlib.pyplot.rc()是在当前轴上修改rc参数。两者的使用场景略有差异，具体使用哪个函数取决于具体的需求。

相关问题

如何安装matplotlib包

要安装Matplotlib包，可以使用pip软件包管理工具。在命令行中执行以下命令即可完成安装：pip install -U matplotlib。这将从标准Python包存储库中下载并安装Matplotlib的依赖包和Matplotlib本身\[1\]。如果你已经安装了Anaconda，Matplotlib通常会预先安装在Anaconda环境中。你可以通过在终端会话中尝试导入Matplotlib来验证是否已经安装成功\[2\]。如果没有出现任何错误消息，就说明系统已经安装了Matplotlib。另外，你还可以使用Matplotlib的rc()函数进行配置，例如修改线宽和颜色\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Matplotlib安装与配置](https://edu.csdn.net/skill/python02/python-3-207)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [安装matplotlib教程讲解](https://blog.csdn.net/weixin_47738095/article/details/106952731)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

-q / rc * (1 - (1 + pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2)) * exp(-2 * (pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2))));画出该函数的三维曲面图，自变量为rc和re1

要画出该函数的三维曲面图，你可以使用一些数据可视化工具和编程语言，如Python中的Matplotlib和NumPy库。下面是一个示例代码，可以帮助你实现这个任务：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 定义函数
def my_function(rc, re1):
    pne = 0.5
    vne = 0.2
    return -q / rc * (1 - (1 + pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2)) *
            np.exp(-2 * (pne * rc / re1 + vne * pow(rc / re1, 2))))

# 创建数据点
rc_values = np.linspace(0.1, 1, 100)  # rc范围
re1_values = np.linspace(0.1, 1, 100)  # re1范围
rc, re1 = np.meshgrid(rc_values, re1_values)
z = my_function(rc, re1)

# 绘制曲面图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(rc, re1, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('rc')
ax.set_ylabel('re1')
ax.set_zlabel('Function Value')

# 显示图形
plt.show()

运行这段代码将会生成一个包含函数曲面的三维图形。你可以根据需要调整参数的范围和细节。希望这个示例能帮到你！