凸函数横纵坐标为200python代码实现画图

以下是使用Python中的Matplotlib库来实现画图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-200, 200, 1000)
y = x**2

plt.plot(x, y)
plt.show()

其中，`np.linspace(-200, 200, 1000)` 用于生成 -200 到 200 之间的1000个等间距的数作为x轴坐标。`x**2` 表示x的平方，即凸函数的公式。`plt.plot(x, y)` 用于将x和y坐标绘制成一条曲线，最后使用 `plt.show()` 将图形显示出来。

相关问题

请用Python实现三分法求凸函数极值

好的，这个问题可以直接回答。以下是Python代码实现三分法求凸函数极值：

# 定义凸函数 f(x)
def f(x):
    return x ** 2 - 2 * x + 3

# 定义三分法求极值函数
def ternary_search(l, r, epsilon):
    while abs(r-l) > epsilon:
        # 将搜索区间分成三个部分
        m1 = l + (r-l) / 3
        m2 = r - (r-l) / 3
        if f(m1) < f(m2):
            l = m1
        else:
            r = m2
    return (l+r)/2

# 对凸函数求极值
result = ternary_search(-10, 10, 1e-6)
print('凸函数极值为：', result)

希望能够帮到您！

python 代码实现线性规划

要使用Python实现线性规划，你可以使用一些免费的Python库，如SciPy Optimization, PuLP, Pyomo和CVXOPT。这些库提供了与线性或混合整数线性规划求解器交互的功能。

首先，你需要安装所需的库，可以使用pip包管理器在Python中安装这些库。然后，你可以使用这些库中的函数和类来定义问题的约束和目标函数，并调用求解器来求解问题。

例如，使用SciPy Optimization库，你可以使用`linprog`函数来解决线性规划问题。你需要提供目标函数的系数、约束条件的系数以及约束条件的上下界。该函数将返回一个包含最优解、目标函数值等信息的对象。

另一种选择是使用PuLP库。使用PuLP，你可以通过创建变量、定义目标函数和约束条件，并调用求解器来解决线性规划问题。PuLP提供了一种简洁的语法来表示问题，并可以与多个求解器进行交互。

Pyomo是另一个用于数学建模和优化的Python库。它提供了一种声明性建模语言，可以轻松地定义线性规划问题，并使用内置的求解器来求解问题。

CVXOPT库专注于凸优化问题，包括线性规划。它提供了一些函数和类来定义问题，并使用内置的求解器来求解问题。

因此，根据你的需求和喜好，你可以选择适合你的Python库来实现线性规划。这些库提供了丰富的功能和灵活的接口，使你能够方便地使用Python来解决线性规划问题。