用python绘制出x=np.linespace(0,10,100) y=2np.cos(x)**5+3np.sin(x)**3

可以使用matplotlib库绘制该曲线。具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 2 * np.cos(x) ** 5 + 3 * np.sin(x) ** 3

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

相关问题

np.arrange和np.linespace

np.arrange和np.linespace都是numpy库中的函数。

np.arrange函数用于创建一个一维数组，数组中的元素是从起始值开始，每次增加一个固定步长，直到结束值为止。其语法为：

np.arrange(start, stop, step)

其中，start为起始值，stop为结束值（不包括在数组中），step为步长。

np.linespace函数用于创建一个一维数组，数组中的元素是在指定的起始值和结束值之间均匀分布的。其语法为：

np.linespace(start, stop, num)

其中，start为起始值，stop为结束值，num为数组中的元素个数。

np.linespace

`np.linspace` 是一个 Numpy 库的函数，用于在指定的区间内创建一组等间隔的数字序列。它的语法如下：

np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)

其中，参数的含义如下：

- `start`: 序列的起始值。
- `stop`: 序列的结束值。
- `num`: 序列中的元素个数，默认为 50。
- `endpoint`: 序列中是否包含 `stop` 值，默认为 True，即包含。
- `retstep`: 是否返回序列中相邻元素之间的间距，默认为 False。
- `dtype`: 序列中元素的数据类型，默认为 None，即自动推断。

例如，以下代码创建了一个包含 11 个元素的序列，其中起始值为 1，结束值为 10：

import numpy as np

x = np.linspace(1, 10, 11)
print(x)

输出结果为：

[ 1.   1.9  2.8  3.7  4.6  5.5  6.4  7.3  8.2  9.1 10. ]

可以看到，序列中的元素从 1 到 10 等间隔地分布在了 11 个位置上。