用不同线型和颜色在同一坐标内绘制曲线𝑦𝑦 = 2𝑒𝑒−0.5𝑥𝑥𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠(2𝜋𝜋𝜋𝜋)及其包络线，并为图形添 加必要的图形标注用matlab实现

可以使用以下代码实现：

syms x y;
y = 2*exp(-0.5*x*sin(2*pi*x));
y_env = 2*exp(-0.5*x);
figure;
hold on;
plot(x,y,'r-');
plot(x,y_env,'b--');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('y=2e^{-0.5xsin(2\pi x)}','y_{env}=2e^{-0.5x}');
hold off;

该代码将曲线 y=2e^{-0.5xsin(2πx)}和其包络线 y_env=2e^{-0.5x}在同一坐标系内以红色实线和蓝色虚线绘制出来，并加上了必要的图形标注。

相关问题

用不同线型和颜色在同一坐标内绘制曲线𝑦𝑦 = 2𝑒𝑒−0.5𝑥𝑥𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠(2𝜋𝜋𝜋𝜋)及其包络线，并为图形添 加必要的图形标注

非常感谢您的问题！那么让我们来一步步解决这个问题：

首先，我们需要使用Python的matplotlib库来绘制图形。我们可以按照如下步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义xy坐标轴范围、曲线式样、颜色和标签
x = np.linspace(0, 4*np.pi, 600)
y = 2 * np.exp(-0.5*x) * np.sin(2*np.pi*x)
envelope = 2 * np.exp(-0.5*x)
colors = ['r', 'g']
line_type = ['-', '--']
labels = ['y=2e^(-0.5x)sin(2πx)', 'Envelope']

# 使用plt.plot()绘制曲线和包络线
plt.plot(x, y, linestyle=line_type[0], color=colors[0], linewidth=2, label=labels[0])
plt.plot(x, envelope, linestyle=line_type[1], color=colors[1], linewidth=2, label=labels[1])

# 增加坐标轴标签和图形标题
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('y=2e^(-0.5x)sin(2πx) and Envelope')

# 显示图形标注和网格线
plt.legend()
plt.grid()

# 显示图形
plt.show()

接下来，我将为您解释这段代码及其含义：

我们首先导入numpy和matplotlib，用于数值计算和绘图。然后定义了x坐标轴范围、y值、包络线、颜色、曲线式样和标签等变量。在使用plt.plot()函数，将数据传递给函数中以绘制曲线和包络线。然后，标记坐标轴并添加图形标题，最后在图形上方添加图形标注和网格线，并使用plt.show()函数显示图形。

最终的结果应该如下所示：


希望我的回答能对您有所帮助！如果还有什么问题，请随时联系我。

用不同的线型和颜色在同一坐标内绘制区间【0：6】上的曲线y=2sin(2*pi*x)及其包络线，和正弦曲线y=sin(pi *x),并对每条曲线进行标记

可以使用Python的matplotlib库来绘制这个图形。以下是代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 6, 1000)
y = 2 * np.sin(2 * np.pi * x)
envelope = 2 * np.abs(np.sin(np.pi * x))
sinx = np.sin(np.pi * x)

plt.plot(x, y, label='y=2sin(2*pi*x)')
plt.plot(x, envelope, 'r--', label='envelope')
plt.plot(x, sinx, 'g', label='y=sin(pi*x)')

plt.legend()
plt.show()

解释一下代码：

首先，使用`np.linspace`函数生成区间【0：6】上的1000个点。

然后，分别计算出y=2sin(2*pi*x)、其包络线和y=sin(pi *x)在这些点上的取值。

接着，使用`plt.plot`函数绘制三条曲线。第一条曲线是y=2sin(2*pi*x)，使用默认线型和颜色，并添加标签'label'。第二条曲线是其包络线，使用红色虚线绘制，并添加标签'label'。第三条曲线是y=sin(pi *x)，使用绿色实线绘制，并添加标签'label'。

最后，使用`plt.legend`函数添加图例，并使用`plt.show`函数显示图形。

运行以上代码，即可得到如下图形：