plt.plot(x, y1, label='y=sin(x)') plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)') plt.legend()

要创建一个图形并显示两个正弦余弦函数，你可以使用matplotlib库的`plot()`函数来绘制线图，并添加不同的标签以区分它们。接着，使用`legend()`函数来添加图例。这里是一个简单的示例：

首先，导入必要的模块并定义变量x的范围：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义x的范围
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

# 创建两个函数对应的y值
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制两条线并设置标签
plt.plot(x, y1, label='y=sin(x)', color='blue')  # 使用蓝色表示sin(x)
plt.plot(x, y2, label='y=cos(x)', color='red')   # 使用红色表示cos(x)

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们先计算了`sin(x)`和`cos(x)`在给定x范围内的值，然后使用`plot()`函数分别绘制了这两条线，设置了不同的颜色和标签。最后，调用`legend()`函数添加图例，`show()`函数则用来展示整个图形。

相关问题

plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$') - plt.plot(x,y,label='$sin(x)$')基本用法

在 Matplotlib 中，`plt.plot(x, y, label='sin(x)')` 是一个绘制二维图形的基本命令，用于创建折线图。下面是这个语句的解释和使用：

1. **导入库**：首先要确保已经导入了 `matplotlib.pyplot`，通常简称 `plt`，可以使用 `import matplotlib.pyplot as plt`。

2. **数据准备**：`x` 和 `y` 分别代表 X 轴和 Y 轴的数据，它们可以是你之前计算好的数组，也可以是从其他数据源获取的。

3. **绘图操作**：`plt.plot(x, y)` 会画出 `x` 和 `y` 数据对应的一条线。`label='sin(x)'` 是给这条线设置的一个标签，这样我们可以在图表上通过点击该标签查看对应的函数表达式。

4. **添加图例**：`label` 参数允许我们在图例中显示函数的名称，如在这里 `$sin(x)$` 显示为正弦函数的数学表示形式。如果在绘图完成后想添加图例，可以使用 `plt.legend()` 或者在 `plot` 函数里加入 `legend=True`。

完整的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 x 和 y 是正弦函数的参数
x = [0, 1, 2, np.pi / 2, np.pi, 3 * np.pi / 2]
y = [np.sin(val) for val in x]

# 绘制正弦曲线并添加标签
plt.plot(x, y, label='$sin(x)$')

# 可选地添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np def factorial(x): result=1 for i in range(1,x+1): result*=i return result sns.set_theme(style="ticks") x=np.array(range(50)) y=np.array([1]*len(x)) y2=np.log2(x) y3=x y4=x*np.log2(x) y5=x**2 y6=x**3 y7=np.power(2,x) y8=np.array(map(factorial,x)) sns.lineplot(x=x,y=y,label='f(n)=1')#折线图 sns.lineplot(x=x,y=y2,label='f(n)=logn') sns.lineplot(x=x,y=y3,label='f(n)=n') sns.lineplot(x=x,y=y4,label='f(n)=nlogn') sns.lineplot(x=x,y=y5,label='f(n)=n^2') sns.lineplot(x=x,y=y6,label='f(n)=n^3') sns.lineplot(x=x,y=y7,label='f(n)=2^n') sns.lineplot(x=x,y=y8,label='f(n)=n!') plt.ylim((0,1500)) plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight") plt.show() 这段代码哪里出错了？

这段代码可能存在以下问题：

1. 导入语句存在问题。

应该将所有的导入语句放在同一行，例如：

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np

2. 函数定义存在问题。

在Python 3.x中，`map()`函数返回的是一个迭代器，需要使用`list()`函数将其转换为列表。因此，函数定义应该修改为：

def factorial(x):
    result = 1
    for i in range(1, x+1):
        result *= i
    return result

y8 = np.array(list(map(factorial, x)))

3. 函数调用存在问题。

在使用`np.power()`函数计算2的x次方时，应该将第一个参数设置为2，而不是x。因此，函数调用应该修改为：

y7 = np.power(2, x)

4. 图形显示存在问题。

在使用`plt.ylim()`函数设置y轴范围时，取值范围过小，可能导致一些线条被遮挡。应该将y轴范围扩大，例如：

plt.ylim((0, 20000))

综上所述，完整的代码应该修改为：

import seaborn as sns, matplotlib.pyplot as plt, pandas as pd, numpy as np

def factorial(x):
    result = 1
    for i in range(1, x+1):
        result *= i
    return result

sns.set_theme(style="ticks")

x = np.array(range(50))
y = np.array([1]*len(x))
y2 = np.log2(x)
y3 = x
y4 = x*np.log2(x)
y5 = x**2
y6 = x**3
y7 = np.power(2, x)
y8 = np.array(list(map(factorial, x)))

sns.lineplot(x=x, y=y, label='f(n)=1')
sns.lineplot(x=x, y=y2, label='f(n)=logn')
sns.lineplot(x=x, y=y3, label='f(n)=n')
sns.lineplot(x=x, y=y4, label='f(n)=nlogn')
sns.lineplot(x=x, y=y5, label='f(n)=n^2')
sns.lineplot(x=x, y=y6, label='f(n)=n^3')
sns.lineplot(x=x, y=y7, label='f(n)=2^n')
sns.lineplot(x=x, y=y8, label='f(n)=n!')

plt.ylim((0, 20000))
plt.savefig("func_plot.pdf", format="pdf", bbox_inches="tight")
plt.show()