import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npt = np.linspace(0, 2*np.pi, 200)x = 16*np.sin(t)**3y = 13*np.cos(t)-5*np.cos(2*t)-2*np.cos(3*t)-np.cos(4*t)plt.plot(x, y, 'r')plt.show()

时间: 2023-05-21 12:06:43 浏览: 192
PY

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math

这是一段Python代码，使用matplotlib和numpy库来绘制心形曲线。其中，使用np.linspace生成0到2π之间的一些点，然后通过数学公式计算出心形曲线的x和y值，并使用plt.plot函数将其画出来。最后使用plt.show函数显示图形。
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import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()

接下来，通过 "x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)" 创建了一个 Numpy 数组 "x"，它包含从 -π 到 π 等间隔的 256 个数。 然后，通过 "y = np.sin(x)" 计算了 "x" 中每个数的正弦值，并将结果...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn

import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，并将其重命名为plt，这样可以方便地使用其中的函数和方法。 import numpy as np是导入numpy库，并将其重命名为np，numpy是一个用于进行科学计算...

为下面的每一个程序的每一行标上注释；import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,20) plt.plot(x,.5+x) plt.plot(x,1+2*x,'--') plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成一个 50 个元素的一维数组，元素从 0 到 20 均匀分布 x = np.linspace(0, 20) # 绘制 y = 0.5 + x 的图像 plt.plot(x, .5 + x) # 绘制 y = 1 + 2x 的...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = 1 b = 1 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) x = a * np.cos(t) y = a * np.sin(t) + b * np.sqrt(np.abs(np.cos(t))) plt.plot(x, y) plt.axis('equal') plt.title('Heart Curve') plt.show()哪里是控制颜色

如果想要改变曲线的颜色，可以在 plt.plot(x, y) 语句中添加颜色参数，例如将颜色设置为红色，可以写成 plt.plot(x, y, color='red')。其中颜色参数可以是预定义的字符串（如'red'、'green'等），也可以是 RGB ...

为代码添加注释import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) plt.scatter(x,y) plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成 100 个随机数 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) # 绘制散点图 plt.scatter(x,y) # 显示图形 plt.show() # 注释：上述代码使用 ...

优化这个代码import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig=plt.figure(num=1,figsize=(10,8)) x=np.linspace(-3,3,1000) y=np.sin(np.pi*x,) ax=plt.gca() ax.fill_between(x,y,0,alpha=0.2,color='g') plt.plot(x,y,color='g') plt.show()

这段代码已经很简洁了，但是如果要优化的话，可以考虑使用更高效的函数来代替一些操作，比如使用np.sin(x)来代替np.pi*x的计算。另外，可以考虑使用更简洁的语法来绘制图形，比如使用plt.fill_between(x,y,0,alpha=...

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(X, Y, color='blue') ax.fill_between(X, 0, Y, where=(Y > 0), color='...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt 和 import numpy as np 是 Python 中常用的库导入语句，用于数据可视化和数值计算。 1. matplotlib.pyplot: 这是 Matplotlib 库的核心模块，提供了丰富的绘图工具和接口。...

import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom numpy import dispimport numpy as np

这是一段 Python 代码，它导入了三个库：matplotlib.pyplot、pandas 和 numpy，并且将 numpy 中的 disp 和 np 两个模块也导入了。这段代码可能是用来进行数据分析和可视化的，因为 pandas 是一个数据分析库，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

而import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块，matplotlib是Python中用于绘制图表的一个库，pyplot模块提供了类似于MATLAB的绘图接口，可以绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图等...

使用matplotlib优化下面的代码，保证函数所占面积的颜色为紫色。注意：可以使用的函数包括：fill_between、xlim、ylim、xticks、yticks、axes、plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) # YOUR CODE HERE plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt n = 256 X = np.linspace(-np.pi, np.pi, n) Y = np.sin(2 * X) fig, ax = plt.subplots() ax.fill_between(X, Y, color='purple') ax.plot(X, Y, color='black') ax.set_xlim(-...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 这段代码是用于引入numpy、pandas和matplotlib.pyplot库。numpy是一个用于数值计算的库，pandas是一个用于数据分析的库，matplotlib....

import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt是否有问题

在Python中，通常每个导入语句都应该单独成行，因此在import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt这行代码中，将三个导入语句放在同一行可能会导致语法错误。正确的写法应该是每个导入语句...

import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show() plt.waitforbuttonpress()报错了

import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show(block=True) 或者 ...
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