用python编写曲线 根据文件中公式，绘制横坐标是V，纵坐标是b的TE、TM的归一化色散曲线，m分别取1-7绘制曲线并在一张图表示

依据提供的文档中的公式来解析这个问题：

给定的归一化色散方程为 \(b(V)\)，其定义与变量\(V\) 和模式序号\(m\)相关，具体表达式如下:
\[ \text{对于} \; TE \; \text{和} \; TM \; \text{模式},\]
\[ b = 2 - \frac{1}{V^2},\]
\[ \text{其中}\; m = \frac{2}{\pi} \left(\arctan{\left(\frac{c_p}{k} \right)} + \arctan{\left(\frac{c_q}{k} \right)}\right),\]

然而，在实际计算过程中我们将使用近似形式:
\[ \text{当} \; b \neq 0: \arctan(m \cdot c_b) + \arctan(m \cdot c_b) = \frac{\pi}{2} \cdot m,\]
\[ 这里需要指出的是该等式的表述可能有误或需进一步澄清以适应正确物理模型。\]

为了简化问题并基于上述信息生成Python代码，我们假设一个简化的公式用于\(b\)作为\(V\)的函数，并且考虑到模式\(m\)的影响:

下面提供了一个简单的Python脚本示例，用于创建这些曲线的可视化表示。请注意，此脚本使用了matplotlib进行绘图。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def b_of_v(v, m):
    """简化后的b关于V的函数"""
    return 2 - m**2 / v**2

v = np.linspace(1, 5, 400)
fig, ax = plt.subplots()

for m in range(1, 8): # m从1到7
    label = f'TE/TM, m={m}'
    ax.plot(v, b_of_v(v, m=m), label=label)

ax.set_xlabel('V')
ax.set_ylabel('b')
ax.legend()
plt.show()

注意：以上脚本中的`b_of_v`函数是基于题目要求以及材料中给出的信息进行了合理的猜测与简化，请根据实际情况调整公式细节。在真实的科研环境中应该根据具体的物理学理论或者实验数据来精确确定这个关系。