(一)使用matplotlib模块对数学函数进行可视化,所要画出的数学函数有如下6个: y=sinx**2+x y=cosx**3+2 y=e**(-x)+x**2+1 y=tan|x|+3 y=sinx y=cosx X轴上点的分布范围为,a是取值范围为[-aΠ,aΠ]的随机浮点数,小数点后取两位,该随机数通过交互界面中的按钮1进行实现;每个函数中分布点的个数n为一个整型随机数,该随机数的取值范围为[100,300],该数通过交互界面中的按钮2进行实现。生成图像的要求: 1、六个函数生成多轴域图,按照的分布形式进行显示(每一行每一列中都有三张函数图); 2、每个函数图的线条颜色都不相同; 3、每个函数图中都应具有该函数的图例,即显示出所对应线条的函数公式; 4、函数图像的生成需通过交互界面中按钮3进行实现。

时间: 2024-03-18 10:38:43 浏览: 80
以下是实现该功能的Python代码,使用了matplotlib模块: ```python import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = None n = None fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(12, 8)) def generate_data(): global a, n a = round(random.uniform(-1, 1) * np.pi, 2) n = random.randint(100, 300) def plot_func(func, ax): x = np.linspace(-a*np.pi, a*np.pi, n) y = func(x) color = np.random.rand(3,) ax.plot(x, y, color=color) ax.legend([f"${func.__name__}(x)$"]) def plot_all_funcs(): plot_func(lambda x: np.power(np.sin(x), 2) + x, axs[0, 0]) plot_func(lambda x: np.power(np.cos(x), 3) + 2, axs[0, 1]) plot_func(lambda x: np.exp(-x) + np.power(x, 2) + 1, axs[0, 2]) plot_func(lambda x: np.tan(np.abs(x)) + 3, axs[1, 0]) plot_func(np.sin, axs[1, 1]) plot_func(np.cos, axs[1, 2]) plt.show() generate_data() btn1 = widgets.Button(description='Generate Data') btn1.on_click(lambda btn: generate_data()) display(btn1) btn2 = widgets.Button(description='Plot Functions') btn2.on_click(lambda btn: plot_all_funcs()) display(btn2) ``` 在这个实现中,我们首先定义了一个`generate_data()`函数,用于生成随机的`a`和`n`值,这个函数会在点击“Generate Data”按钮时被调用。 然后,我们定义了一个`plot_func()`函数,用于根据给定的函数绘制图像,并将其添加到指定的子图中。在这个函数中,我们首先根据`a`和`n`生成一组`x`和`y`的值,然后使用`np.random.rand()`函数生成一个随机的RGB颜色,最后使用`ax.plot()`函数绘制函数图像,并将其添加到指定的子图中。 最后,我们定义了一个`plot_all_funcs()`函数,用于绘制所有的函数图像。在这个函数中,我们分别调用`plot_func()`函数绘制六个函数的图像,并将它们添加到指定的子图中。然后,我们使用`plt.show()`函数显示所有的子图。 最后,我们创建了两个按钮,一个用于生成随机数据,另一个用于绘制函数图像。这两个按钮都是使用`ipywidgets`模块创建的,可以在Jupyter Notebook中直接显示和使用。
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