python采用matplotlib库中的pyplot函数绘制两个函数y＝x平方和z＝x三次方+x-1的图像 要求添加合适的标题、标签和图例

好的，下面是绘制两个函数图像的Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建x轴数据
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# 计算y轴数据
y = x**2
z = x**3 + x - 1

# 绘制图像
plt.plot(x, y, label='y=x^2')
plt.plot(x, z, label='z=x^3+x-1')

# 添加标题、标签和图例
plt.title('Functions of x')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y/z')
plt.legend()

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，即可得到绘制的两个函数图像，并且添加了合适的标题、标签和图例。

相关问题

用python帮我写在直角坐标系中绘制y=x^2+1,x取值范围1-100的图像

### 回答1：
好的，我可以回答这个问题。以下是使用 Python 绘制 y=x^2 的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1, 101)
y = [i**2 for i in x]

plt.plot(x, y)
plt.show()

这段代码将会在直角坐标系中绘制出 y=x^2 的图像，其中 x 的取值范围为 1-100。希望这个回答能够帮到你！

### 回答2：
使用Python中的Matplotlib库可以帮助我们在直角坐标系中绘制函数图像。下面是绘制y=x^2函数的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义x的取值范围
x = np.arange(1, 101)

# 计算y的值
y = x ** 2

# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')

# 添加标题
plt.title('y = x^2')

# 显示图像
plt.show()

这段代码首先导入了Matplotlib库，然后使用NumPy库生成了1到100的整数序列作为x的取值范围。通过计算x的平方，得到了y的值。接下来使用`plt.plot(x, y)`将x和y传入绘图函数，然后使用`plt.xlabel('x')`和`plt.ylabel('y')`添加x和y轴的标签。使用`plt.title('y = x^2')`添加标题，最后使用`plt.show()`显示图像。

运行这段代码后，就可以在一个新的窗口中看到函数y=x^2的图像，图像的x轴范围为1到100，y轴范围为1到10000。

### 回答3：
使用Python绘制y=x^2 1,x取值范围1-100的图像的代码如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(1, 100, 100)  # 生成1-100之间100个等间距的数作为x轴坐标
y = x ** 2  # 计算y值

plt.plot(x, y)  # 绘制曲线
plt.xlabel('x')  # 设置x轴标签
plt.ylabel('y')  # 设置y轴标签
plt.title('y=x^2, 1<=x<=100')  # 设置图像标题

plt.show()  # 显示图像

代码首先导入了matplotlib.pyplot库和numpy库，然后使用`np.linspace()`函数生成从1到100之间100个等间距的数作为x轴坐标。接下来，通过计算y值并使用`plt.plot()`函数绘制曲线。代码中还设置了x轴和y轴的标签，并设置了图像的标题。最后，使用`plt.show()`函数显示图像。可以运行该代码，在显示的窗口中就可以看到绘制好的y=x^2图像。

用python写一个用一层神经网络和relu函数来拟合x的平方的代码

以下是用一层神经网络和ReLU函数来拟合x的平方的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成训练数据
n = 100
x = np.linspace(-1, 1, n).reshape(n, 1)
y = x ** 2

# 定义一层神经网络
class LinearLayer:
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        self.W = np.random.randn(input_dim, output_dim) * 0.01
        self.b = np.zeros((1, output_dim))
        self.output = None
        self.dW = None
        self.db = None
    
    def forward(self, input):
        self.output = np.dot(input, self.W) + self.b
        return self.output
    
    def backward(self, dout):
        self.dW = np.dot(self.input.T, dout)
        self.db = np.sum(dout, axis=0, keepdims=True)
        dinput = np.dot(dout, self.W.T)
        return dinput

# 定义ReLU激活函数
class ReLU:
    def __init__(self):
        self.mask = None
    
    def forward(self, input):
        self.mask = (input <= 0)
        output = input.copy()
        output[self.mask] = 0
        return output
    
    def backward(self, dout):
        dout[self.mask] = 0
        dinput = dout
        return dinput

# 定义神经网络模型
class NeuralNet:
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        self.linear1 = LinearLayer(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = ReLU()
        self.linear2 = LinearLayer(hidden_dim, output_dim)
    
    def forward(self, input):
        output1 = self.linear1.forward(input)
        output2 = self.relu.forward(output1)
        output3 = self.linear2.forward(output2)
        return output3
    
    def backward(self, dout):
        dout2 = self.linear2.backward(dout)
        dout1 = self.relu.backward(dout2)
        dinput = self.linear1.backward(dout1)
        return dinput

# 定义损失函数
class Loss:
    def __init__(self):
        self.loss = None
        self.dout = None
    
    def mean_squared_error(self, y_pred, y_true):
        self.loss = np.mean((y_pred - y_true) ** 2)
        self.dout = 2 * (y_pred - y_true) / y_pred.shape[0]
        return self.loss
    
    def backward(self):
        return self.dout

# 设置超参数
input_dim = 1
hidden_dim = 10
output_dim = 1
learning_rate = 0.1
num_epochs = 1000

# 创建神经网络模型和损失函数对象
net = NeuralNet(input_dim, hidden_dim, output_dim)
loss_fn = Loss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    y_pred = net.forward(x)
    loss = loss_fn.mean_squared_error(y_pred, y)
    
    # 反向传播
    dout = loss_fn.backward()
    net.backward(dout)
    
    # 更新参数
    net.linear1.W -= learning_rate * net.linear1.dW
    net.linear1.b -= learning_rate * net.linear1.db
    net.linear2.W -= learning_rate * net.linear2.dW
    net.linear2.b -= learning_rate * net.linear2.db
    
    # 每迭代100次输出一次损失函数值
    if (epoch+1) % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss))

# 测试模型
y_pred = net.forward(x)
plt.scatter(x, y, marker='.')
plt.plot(x, y_pred, color='r')
plt.show()

在上述代码中，我们首先生成了100个训练数据，然后定义了一层神经网络类和ReLU类，以及神经网络模型类和损失函数类。接着，我们设置了模型的超参数，包括输入维度、隐藏层维度、输出维度、学习率和迭代次数等。然后，我们创建了神经网络模型和损失函数对象，并使用训练数据进行模型训练。最后，我们对模型进行了测试，并绘制了拟合曲线。