用Python画出y1＝sin(x)和y2＝cox(x),其中x的取值范围为[-2，2]

当然，我可以帮你回答这个问题。以下是代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-2,2,1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

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

plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()

plt.show()

你可以运行这段代码来看到结果。祝你好运！

相关问题

用Python画出y1＝sin(x)和y2＝cox(x)

好的，以下是用Python绘制y1=sin(x)和y2=cos(x)的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴的数据
x = np.arange(0, 10, 0.1)

# 计算y1和y2
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# 绘制y1和y2
plt.plot(x, y1, label='y1=sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y2=cos(x)')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('y1=sin(x) and y2=cos(x)')

# 显示图形
plt.show()

运行以上代码可以得到绘制出来的y1=sin(x)和y2=cos(x)的图形。注意，需要安装numpy和matplotlib模块才能运行该代码。

配置adversarial-robustness-toolbox==1.7.2 torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 numpy argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX的步骤

以下是配置adversarial-robustness-toolbox==1.7.2 torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 numpy argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX的步骤：

1. 安装anaconda或者miniconda。
2. 创建一个新的conda环境，例如命名为art_env。可以使用以下命令创建新环境：

   conda create -n art_env python=3.7

3. 激活新创建的conda环境：

   conda activate art_env

4. 安装PyTorch、torchvision和numpy。可以使用以下命令安装：

   conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
   conda install numpy

5. 安装其他必要的库，如argparse、tqdm、pandas、dill、cox、tables和tensorboardX。可以使用以下命令安装：

   pip install argparse tqdm pandas dill cox tables tensorboardX

6. 安装adversarial-robustness-toolbox==1.7.2。可以使用以下命令安装：

   pip install adversarial-robustness-toolbox==1.7.2

7. 验证环境是否配置成功。可以在Python交互式环境中输入以下代码来验证：

   import torch
   import art
   
   print("PyTorch version:", torch.__version__)
   print("ART version:", art.__version__)

如果以上代码可以正常运行并输出版本信息，那么表示环境配置成功。