sympy.plot

# sympy.plot()函数用于绘制SymPy表达式的图形
# 以下是sympy.plot()函数的基本语法：
sympy.plot(expr, range, **kwargs)

# 参数说明：
# expr：要绘制的SymPy表达式
# range：绘制的范围
# kwargs：其他参数，例如线条颜色、标题等

# 以下是一个例子：
from sympy import *
x = symbols('x')
plot(sin(x), (x, -pi, pi), line_color='red', title='SymPy plot example')

# 这将绘制sin(x)函数在[-π,π]范围内的图形，线条颜色为红色，标题为“SymPy plot example”。

--相关问题--:
1. 如何在sympy.plot()中绘制多个函数？
2

相关问题

from pylab importrc #pylab为matplotlib的接口 from sympy.plotting import plot3d from sympy.abcimport x,y #引进符号变量x,y from sympy.functions import sin,sqrt rc('font',size=16);rc('text',usetex=True) plot3d(sin(sqrt(x**2+y**2)),(x,-10,10),(y,-10,10),xlabel='$x$ylabel='$y$') 可是我在这段程序中因为使用latex语言而出错了

对不起，我之前给出的代码有些错误。以下是经过修正的代码：

from sympy.plotting import plot3d
from sympy.abc import x, y
from sympy import sin, sqrt

plot3d(sin(sqrt(x**2+y**2)), (x, -10, 10), (y, -10, 10), xlabel='$x$', ylabel='$y$')

这段代码使用了Sympy库来进行三维绘图。在这里，我们首先导入了需要的模块和符号变量。然后，我们使用`plot3d`函数来绘制三维图形，其中第一个参数是要绘制的函数，后面的参数是x和y的取值范围以及x和y轴的标签。在这个例子中，我们使用了`sin(sqrt(x**2+y**2))`作为函数。

请确保你已经安装了Sympy库，可以使用以下命令来安装：

pip install sympy

另外，确保你的LaTeX设置正确，包括正确配置字体和使用了正确的LaTeX语法。

希望这次能够帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

#外点法(能运行出来) import math import sympy import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D plt.ion() fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) def draw(x,index,M): # F = f + MM * alpha # FF = sympy.lambdify((x1, x2), F, 'numpy') Z = FF(*(X, Y,M)) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow',alpha=0.5) ax.scatter(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), c='r',s=80) ax.text(x[0], x[1], FF(*(x[0],x[1],M)), 'here:(%0.3f,%0.3f)' % (x[0], x[1])) ax.set_zlabel('F') # 坐标轴 ax.set_ylabel('X2') ax.set_xlabel('X1') plt.pause(0.1) # plt.show() # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.cla() C = 10 # 放大系数 M = 1 # 惩罚因子 epsilon = 1e-5 # 终止限 x1, x2 = sympy.symbols('x1:3') MM=sympy.symbols('MM') f = -x1 + x2 h = x1 + x2 - 1 # g=sympy.log(x2) if sympy.log(x2)<0 else 0 g = sympy.Piecewise((x2-1, x2 < 1), (0, x2 >= 1)) # u=lambda x: alpha = h ** 2 + g ** 2 F = f + MM * alpha # 梯度下降来最小化F def GD(x,M,n): # F = f + M * alpha # delta_x = 1e-11 # 数值求导 # t = 0.0001 # 步长 e = 0.001 # 极限 # my_print(e) np.array(x) for i in range(15): t = sympy.symbols('t') grad = np.asarray( [sympy.diff(F, x1).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)]), sympy.diff(F, x2).subs([(x1, x[0]), (x2, x[1]),(MM,M)])]) # print('g',grad) # print((x-t*grad)) # print(F.subs([(x1,(x-t*grad)[0]),(x2,(x-t*grad)[1])])) t = sympy.solve(sympy.diff(F.subs([(x1, (x - t * grad)[0]), (x2, (x - t * grad)[1]),(MM,M)]), t), t) print('t',t) x = x - t * grad print('x', x) # print('mmm',M) draw(x,n*10+i,M) # my_print(np.linalg.norm(grad)) # print(type(grad)) if (abs(grad[0]) < e and abs(grad[1]) < e): # print(np.linalg.norm(grad)) print('g', grad) break return list(x) pass x = [-0.5, 0.2] X = np.arange(0, 4, 0.25) Y = np.arange(0, 4,

0.25) # 定义网格点坐标 X, Y = np.meshgrid(X, Y) # 生成网格点 FF = sympy.lambdify((x1, x2,MM), F, 'numpy') # 将表达式转化为可计算的函数 draw(x,0,M) # 绘制函数图像 for i in range(5): # 迭代次数为5次 x = GD(x,M,i) # 梯度下降求解极小值 M = C * M # 更新惩罚因子 print('M',M) # plt.savefig('./image/%03d' % index) plt.ioff() plt.show()

这是一个使用外点法求解带约束非线性规划问题的 Python 代码，其中 F 为目标函数，alpha 为罚函数，x1, x2 为自变量，MM 为惩罚因子。函数 GD 为梯度下降求解极小值。代码中还包含了绘制函数图像的 draw 函数。