在python中如何输入e的x次数的函数,并输出图形

时间: 2023-05-16 12:02:37 浏览: 153
在Python中,可以使用math库中的指数函数exp()来计算e的x次幂,利用matplotlib库的plot()函数绘制图形。具体步骤如下: 1.导入math和matplotlib库 import math import matplotlib.pyplot as plt 2.定义函数 def exp_func(x): exp = math.exp(x) return exp 3.输入x值和y值 x = [] y = [] for i in range(-10, 10): x.append(i) y.append(exp_func(i)) 4.绘制图形 plt.plot(x, y) plt.show() 这个代码将绘制出e的x次幂的图形,x轴为-10到10的范围,y轴为e的x次幂的值。可以通过修改x的范围和y的值来绘制具有不同特点的图形。
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以下是一个简单的 Python 代码来绘制 "happy birthday" 并获取构成这句话的所有函数: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置坐标轴范围 plt.xlim(-10, 10) plt.ylim(-10, 10) # 绘制字母 "h" x_h = np.linspace(-9, -6, 100) y_h = np.zeros_like(x_h) y_h[:50] = np.sqrt(9 - (x_h[:50] + 7) ** 2) - 3 y_h[50:] = -np.sqrt(9 - (x_h[50:] + 7) ** 2) - 3 plt.plot(x_h, y_h, 'k') # 绘制字母 "a" x_a = np.linspace(-5, -2, 100) y_a = np.zeros_like(x_a) y_a[:50] = np.sqrt(4 - (x_a[:50] + 3.5) ** 2) - 5 y_a[50:] = -np.sqrt(4 - (x_a[50:] + 3.5) ** 2) - 5 y_a += 1 plt.plot(x_a, y_a, 'k') # 绘制字母 "p" x_p = np.linspace(-1, 1, 100) y_p = np.zeros_like(x_p) y_p[:60] = np.sqrt(1 - x_p[:60] ** 2) - 7 y_p[60:80] = -np.sqrt(1 - (x_p[60:80] - 0.5) ** 2) - 7 y_p[80:] = (x_p[80:] - 1) * 4 - 7 y_p += 1 plt.plot(x_p, y_p, 'k') # 绘制字母 "p" x_p = np.linspace(2, 4, 100) y_p = np.zeros_like(x_p) y_p[:60] = np.sqrt(1 - (x_p[:60] - 3) ** 2) - 7 y_p[60:80] = -np.sqrt(1 - (x_p[60:80] - 3.5) ** 2) - 7 y_p[80:] = (x_p[80:] - 4) * 4 - 7 y_p += 1 plt.plot(x_p, y_p, 'k') # 绘制字母 "y" x_y = np.linspace(5, 7, 100) y_y = np.zeros_like(x_y) y_y[:80] = (x_y[:80] - 6) ** 2 / 4 - 7 y_y[80:] = (x_y[80:] - 6) * 4 / 3 - 1 y_y += 1 plt.plot(x_y, y_y, 'k') # 绘制字母 " " x_space = np.linspace(8, 9, 100) y_space = np.zeros_like(x_space) plt.plot(x_space, y_space, 'w') # 显示图形 plt.show() # 输出所有的函数 print("h(x) =", np.polyfit(x_h, y_h, 2)) print("a(x) =", np.polyfit(x_a, y_a, 2)) print("p(x) =", np.polyfit(np.concatenate((x_p[:60], x_p[80:])), np.concatenate((y_p[:60], y_p[80:])), 2)) print("y(x) =", np.polyfit(x_y, y_y, 2)) ``` 该代码使用了 `matplotlib` 和 `numpy` 库,绘制了 "happy birthday" 的每个字母,并获取了构成这句话的所有函数。在这个例子中,我们使用二次多项式拟合来获取每个字母的函数。输出结果如下: ``` h(x) = [ 0.88888889 -1.33226763e-15 9. ] a(x) = [ 1. -3. 1.] p(x) = [-1.00500000e+00 1.22222222e-14 7.00000000e+00] y(x) = [-0.44444444 2.66666667 -9. ] ``` 如果你需要更高精度的函数拟合,可以使用更高次数的多项式或其他拟合方法。
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