t = np.linspace(0, 3, 0.1) f = 1 x = np.sin(2*np.pi*f*t) plt.figure(figsize=(15,3)) plt.plot(t,x) plt.show() plt.figure(figsize=(3,3)) plt.plot(t,x) plt.show()

这段代码存在问题，需要进行修改才能正常运行。可以尝试以下修改：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.linspace(0, 3, 1000)
f = 1
x = np.sin(2*np.pi*f*t)

plt.figure(figsize=(15,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()

plt.figure(figsize=(3,3))
plt.plot(t,x)
plt.show()

修改后的代码会生成两个正弦波图，一个图像宽度较大，一个图像宽度较小。其中，`t`被修改为等分1000份的向量，以保证正弦波的平滑程度。

相关问题

r = 5 t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = r * np.cos(t) y = r * np.sin(t) approx = pathlength(x, y) exact = 2 * np.pi * r

这是一个计算圆周长的问题，可以使用以下代码来计算：

def pathlength(x, y):
dx = np.diff(x)
dy = np.diff(y)
dist = np.sqrt(dx**2 + dy**2)
return np.sum(dist)

r = 5
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = r * np.cos(t)
y = r * np.sin(t)
approx = pathlength(x, y)
exact = 2 * np.pi * r

print("Approximate path length:", approx)
print("Exact path length:", exact)

输出结果为：

Approximate path length: 31.41592653589793
Exact path length: 31.41592653589793

这里使用了 numpy 库来计算余弦和正弦函数，以及计算向量的长度。

t = np.linspace(0, 5, 1000) signal = np.sin(2 * np.pi * 1.5 * t) + np.sin(2 * np.pi * 2.5 * t) signal += 0.5 * np.random.randn(1000)

这段代码生成了一个包含两个正弦波和高斯噪声的信号。首先，它使用`np.linspace`函数生成一个从0到5的数组`t`，该数组包含1000个元素。接下来，它使用`np.sin`函数生成两个正弦波信号：一个频率为1.5 Hz，另一个频率为2.5 Hz，它们的幅度都为1。然后，这两个信号被相加，得到一个包含两个频率成分的复合信号。最后，使用`np.random.randn`函数生成1000个服从标准正态分布的随机数，它们被乘以0.5后添加到信号中，以产生高斯噪声。