用Python写一段代码画出x+y=1的函数图像

可以使用matplotlib库来画出x+y=1的函数图像。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = 1 - x

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.title('Graph of x+y=1')
plt.show()

运行这段代码，就可以得到x+y=1的函数图像。

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用python写一段代码，画出z**2/a**-x**2/a**2=1的函数图像

以下是用Python绘制椭圆的代码，其中z**2/a**2-x**2/b**2=1是椭圆的标准方程，可以通过调整a和b的值来控制椭圆的大小和形状。代码中使用matplotlib库来绘制图像。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义椭圆的参数
a = 2
b = 1

# 生成x和y的值
x = np.linspace(-a, a, 500)
y = np.sqrt(b**2 * (1 - x**2 / a**2))

# 绘制上半部分
plt.plot(x, y, 'r')
# 绘制下半部分
plt.plot(x, -y, 'r')

# 设置坐标轴范围
plt.xlim(-a, a)
plt.ylim(-b, b)

# 显示图像
plt.show()

(1)在同一坐标系中画出同一个区间x∈[一π,π]上的函数 y=sin x,y= 0.8x,y=x与y=1.2x的图像.python

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制这种类型的图像。以下是步骤：

首先，确保已经安装了matplotlib库，如果没有，可以用pip安装：

pip install matplotlib

然后编写代码来绘制函数图像：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 函数定义
def sin_function(x):
    return np.sin(x)

def linear_functions(x):
    y_08x = 0.8 * x
    y_12x = 1.2 * x
    y_x = x
    return y_08x, y_12x, y_x

# 绘制区间的x值
x_range = np.linspace(-np.pi, np.pi, 400)  # 等差数组，包含-π到π的值

# 创建一个子图
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制sin(x)、0.8x、x和1.2x的线
ax.plot(x_range, sin_function(x_range), label="y = sin(x)")
ax.plot(x_range, linear_functions(x_range)[0], label="y = 0.8x")
ax.plot(x_range, linear_functions(x_range)[1], label="y = x")
ax.plot(x_range, linear_functions(x_range)[2], label="y = 1.2x")

# 添加网格和标签
ax.grid(True)
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_title("Functions on interval [-π, π]")
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个图表，其中包含了y=sin(x)、y=0.8x、y=x和y=1.2x在[-π, π]区间内的图像。你可以直接运行这段代码，观察这四个函数之间的区别以及它们与正弦函数的接近程度。