多曲线绘图 现有2个函数,Y1=(X+1)2,Y2=X3+2X2+5,使用numpy库,产生0-15之间随机的200个数(使用linspace函数)作为X的数据,请将Y1、Y2的函数曲线图绘制出来(在同一个图中)。

时间: 2024-03-06 20:47:19 浏览: 101
可以使用 NumPy 和 Matplotlib 库来实现该功能。 下面是一个示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 15, 200) y1 = (x + 1) ** 2 y2 = x ** 3 + 2 * x ** 2 + 5 plt.plot(x, y1, label='Y1') plt.plot(x, y2, label='Y2') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.legend() plt.show() ``` 其中,`np.linspace(0, 15, 200)` 生成了 0 到 15 之间均匀分布的 200 个数作为 X 的数据,`y1` 和 `y2` 分别计算了对应的 Y 值。 `plt.plot(x, y1, label='Y1')` 和 `plt.plot(x, y2, label='Y2')` 分别绘制了 Y1 和 Y2 的函数曲线,并使用 `label` 参数设置了曲线的标签。 `plt.xlabel('X')` 和 `plt.ylabel('Y')` 分别设置了 X 和 Y 轴的坐标标题,`plt.legend()` 添加了曲线标签的图例。 你可以根据自己的需要修改线型、颜色等参数。
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在2行2列的绘图区域中绘制三维曲线、曲面和散点点图,要求如下: 1.在第一个绘图区域绘制一条给定数据的三维曲线; 2.在第二个绘图区域绘制一条z=50*sin(x+y)三维曲面; 3.在第三个绘图区域绘制三维散点图,x,y,z三个坐标轴的数值分别0-50之间的30个随机数。30个点中,前10个点红色,中间10个点蓝色,最后10个点黄色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d def level4(): #绘制三维曲线 plt.figure(figsize=(10, 10)) #**********begin**********# #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x1=np.linspace(0,2*np.pi,300) y1=np.linspace(0,3*np.pi,300) z1=50*np.sin(x1+y1) #绘制曲线 #绘制三维曲面 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z2=50*np.sin(x2+y2) #绘制曲面 #绘制三维散点图 #绘制三维坐标系 #生成绘图数据 #按区域绘制不同颜色散点 ax3.scatter(x3[0:10],y3[0:10],z3[0:10],color='r') #**********end**********# #将绘制的图形保存为指定路径下的图片 plt.savefig("task4/image1/t4.png") #显示创建的绘图对象 plt.show()

以下是代码实现: ``` import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d def level4(): # 绘制三维曲线 plt.figure(figsize=(10, 10)) ax1 = plt.subplot(221, projection='3d') # 生成绘图数据 x1 = np.linspace(0, 2*np.pi, 300) y1 = np.linspace(0, 3*np.pi, 300) z1 = 50*np.sin(x1+y1) # 绘制曲线 ax1.plot(x1, y1, z1, color='r') ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') # 绘制三维曲面 ax2 = plt.subplot(222, projection='3d') x2,y2=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z2=50*np.sin(x2+y2) # 绘制曲面 ax2.plot_surface(x2, y2, z2, cmap='coolwarm') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 绘制三维散点图 ax3 = plt.subplot(223, projection='3d') # 生成绘图数据 x3 = np.random.randint(0, 50, 30) y3 = np.random.randint(0, 50, 30) z3 = np.random.randint(0, 50, 30) # 按区域绘制不同颜色散点 ax3.scatter(x3[0:10], y3[0:10], z3[0:10], color='r') ax3.scatter(x3[10:20], y3[10:20], z3[10:20], color='b') ax3.scatter(x3[20:30], y3[20:30], z3[20:30], color='y') ax3.set_xlabel('X') ax3.set_ylabel('Y') ax3.set_zlabel('Z') # 将绘制的图形保存为指定路径下的图片 plt.savefig("task4/image1/t4.png") # 显示创建的绘图对象 plt.show() ``` 解释一下代码中的细节: 1. 在绘制三维曲线时,需要先创建一个三维坐标轴对象ax1,然后调用plot函数绘制曲线。 2. 在绘制三维曲面时,需要先创建一个三维坐标轴对象ax2,然后调用plot_surface函数绘制曲面。 3. 在绘制三维散点图时,需要先创建一个三维坐标轴对象ax3,然后调用scatter函数绘制散点图。根据题目要求,需要将30个点分成三个区域,然后分别绘制不同颜色的散点。

利用matplotlib的plot方法绘制曲线 (1)绘制高斯函数曲线图; (2)以上下左右四子图方式绘制四个任意复杂函数的曲线; (3)自学饼状图、条形图等格式的绘图方式,熟悉操作过程,任意绘制不同格式的图形三幅。

好的,您的第一个问题是关于matplotlib的绘图方法。下面是我的回答: (1) 绘制高斯函数曲线图 高斯函数的表达式为:f(x) = e^(-x^2/2) / (sqrt(2π)) 我们可以用numpy生成一组x坐标和对应的y坐标,然后用matplotlib的plot方法绘制曲线: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 1000) y = np.exp(-x**2/2) / (np.sqrt(2*np.pi)) plt.plot(x, y) plt.show() ``` 这样就可以得到高斯函数曲线图: ![gaussian](https://img-blog.csdnimg.cn/2021113019532823.png) (2) 以上下左右四子图方式绘制四个任意复杂函数的曲线 这里我选取了四个简单的函数作为例子,您也可以替换成您想要的复杂函数。代码如下: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 第一个子图 x1 = np.linspace(-10, 10, 500) y1 = np.sin(x1) / x1 plt.subplot(221) # 行数,列数,第几个子图 plt.plot(x1, y1) # 第二个子图 x2 = np.linspace(-5, 5, 500) y2 = np.tan(x2) - x2 plt.subplot(222) plt.plot(x2, y2) # 第三个子图 x3 = np.linspace(-2, 2, 200) y3 = x3**2 * np.exp(-x3**2) plt.subplot(223) plt.plot(x3, y3) # 第四个子图 x4 = np.linspace(-5, 5, 500) y4 = np.exp(-x4**2) - np.exp(-(x4-1)**2) plt.subplot(224) plt.plot(x4, y4) plt.show() ``` 这样就可以得到四个任意复杂函数的曲线: ![four_plots](https://img-blog.csdnimg.cn/20211130195341199.png) (3) 自学饼状图、条形图等格式的绘图方式,熟悉操作过程,任意绘制不同格式的图形三幅。 饼状图可以用matplotlib的pie方法绘制: ``` import matplotlib.pyplot as plt # 饼状图数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] sizes = [15, 30, 45, 10] colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral'] # 绘制饼状图 plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) # 添加图例 plt.legend(labels, loc="best") plt.axis('equal') # 饼状图宽高相等,保证圆形 plt.show() ``` 这样就可以得到一个简单的饼状图: ![pie_chart](https://img-blog.csdnimg.cn/20211130195357170.png) 条形图可以用matplotlib的bar方法绘制: ``` import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 条形图数据 labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] values = [10, 23, 36, 42, 55] # 绘制条形图 plt.bar(labels, values) plt.show() ``` 这样就可以得到一个简单的条形图: ![bar_chart](https://img-blog.csdnimg.cn/20211130195409625.png) 您还可以自由发挥,根据需要绘制不同的图形。
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