用Python在一个画布中展示y=x和y=x^2

你可以使用Matplotlib库来在Python中绘制图形。以下是一个简单的示例代码，演示如何在一个画布中展示y=x和y=x^2两个函数的图形。

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x和y的数据
x = range(-10, 11)
y1 = [i for i in x]
y2 = [i**2 for i in x]

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 在画布中绘制y=x和y=x^2两个函数的图形
ax.plot(x, y1, label="y=x")
ax.plot(x, y2, label="y=x^2")

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了x和y的数据，然后使用Matplotlib库创建了一个画布，并在画布中绘制了y=x和y=x^2两个函数的图形。最后，我们添加了一个图例并显示图形。你可以根据自己的需求调整x和y的数据范围，以及图形的样式和颜色。

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用Python在一个画布中展示y=sinx和y=cosx

你使用Matplotlib库来在Python中绘制图形。以下是一个简单的示例代码，演示如何在一个画布中展示y=sinx和y=cosx两个函数的图形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x和y的数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots()

# 在画布中绘制y=sinx和y=cosx两个函数的图形
ax.plot(x, y1, label="y=sin(x)")
ax.plot(x, y2, label="y=cos(x)")

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了x和y的数据，然后使用Matplotlib库创建了一个画布，并在画布中绘制了y=sinx和y=cosx两个函数的图形。最后，我们添加了一个图例并显示图形。你可以根据自己的需求调整x和y的数据范围，以及图形的样式和颜色。

绘制2个画布，第一个画布有两个子图，分别用y=sin(x),y=cos(x)绘制，如左图所示，第二个画布用y=exp(i*x/3)函数绘制，可视化结果如图所示。

抱歉，作为一个语言模型，我无法绘制图形，但我可以告诉你如何用Python绘制这两个画布。

首先，需要导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

第一个画布可以使用下面的代码绘制：

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))

ax1.plot(x, y_sin, label='sin(x)')
ax1.plot(x, y_cos, label='cos(x)')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y')
ax1.set_title('Sin(x) and Cos(x)')
ax1.legend()

ax2.plot(x, y_sin, label='sin(x)')
ax2.plot(x, y_cos, label='cos(x)')
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y')
ax2.set_title('Sin(x) and Cos(x) (Zoomed)')
ax2.set_ylim([-1.2, 1.2])
ax2.legend()

plt.show()

第二个画布可以使用下面的代码绘制：

x = np.linspace(0, 6*np.pi, 1000)
y = np.exp(1j*x/3)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))

ax.plot(x, y.real, label='Real part')
ax.plot(x, y.imag, label='Imaginary part')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_title('Exp(i*x/3)')
ax.legend()

plt.show()