python 在x=1,y=np.cos(1)的位置添加指向型注释文本

可以在代码中这样添加指向型注释文本：

x: int = 1  # x是一个整数
y: np.ndarray = np.cos(1)  # y是一个NumPy数组，存储cos(1)的值

这样可以在代码中明确指定变量的类型，并且在注释中添加说明。注意需要在代码中导入NumPy库，才能使用np.cos函数。

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使用matplotlib绘制一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，具体要求如下：1.正弦曲线的样式为红色，线宽为1.0。 2.余弦曲线的样式为蓝色，线宽为1.0，透明度为0.5。 3.x轴的刻度标签为-π，-π/2，0，π/2，-π。 4.在x=1，y=np.cos（1）的位置添加指向型注释文本。 5.填充｜x｜＜0.5或cosx＞0.5的区域为绿色，透明度为0.25。

下面是代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 300)

# 生成正弦曲线和余弦曲线的y轴数据
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# 绘制图表
plt.plot(x, y_sin, color='red', linewidth=1.0)
plt.plot(x, y_cos, color='blue', linewidth=1.0, alpha=0.5)

# 设置x轴刻度标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

# 添加指向型注释文本
plt.annotate('cos(1)', xy=(1, np.cos(1)), xytext=(1.5, np.cos(1)+0.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

# 填充区域
plt.fill_between(x, np.abs(x) < 0.5, y_cos > 0.5, color='green', alpha=0.25)

# 显示图表
plt.show()

运行以上代码，会得到如下图表：


绘制一个包含正弦曲线和余弦曲线的图表，具体要求如下： （1）正弦曲线的样式：红色，线宽1.0 （2）余弦曲线的样式：蓝色，线宽1.0，透明度0.3 （3）x轴的刻度标签为 r’$-pi$’,r’$-pi/2$’,0,r’$pi/2$’,r’$pi$’ （4） 在x=1,y=np.cos(1)的位置添加指向型注释文本 （5）填充|x|<0.5或cosx>0.5的区域为绿色，透明度为0.25

以下是绘制该图表的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000)

# 生成正弦曲线和余弦曲线数据
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

# 绘制正弦曲线
ax.plot(x, y_sin, color='red', linewidth=1.0)

# 绘制余弦曲线
ax.plot(x, y_cos, color='blue', linewidth=1.0, alpha=0.3)

# 添加x轴刻度标签
xticks = [-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi]
xticklabels = [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', '0', r'$\pi/2$', r'$\pi$']
ax.set_xticks(xticks)
ax.set_xticklabels(xticklabels)

# 添加注释文本
ax.annotate('cos(1)', xy=(1, np.cos(1)), xytext=(2, 0),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

# 填充特定区域
mask = np.logical_or(np.abs(x) < 0.5, y_cos > 0.5)
ax.fill_between(x, -1, 1, where=mask, facecolor='green', alpha=0.25)

# 显示图表
plt.show()

运行代码后，会得到如下的图表：