xdata = np.linspace(1, 10, 50)是什么意思
时间: 2024-05-26 13:14:45 浏览: 13
这行代码使用NumPy库中的linspace函数,生成一个包含50个数字的一维数组xdata,这些数字是从1到10(包括1和10)的等间隔数字。其中,linspace函数的第一个参数是序列的起始值,第二个参数是序列的结束值,第三个参数是序列中的数字数量。所以这行代码的作用是生成一个从1到10之间的50个等间隔数字的一维数组。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig, ax = plt.subplots() x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) line, = ax.plot(x, y) ax.set_facecolor('white') def on_enter(event): ax.set_facecolor('yellow') fig.canvas.draw() def on_leave(event): ax.set_facecolor('white') fig.canvas.draw() def on_move(event): if event.inaxes == ax: x, y = event.xdata, event.ydata index = np.searchsorted(x, x) if abs(y - line.get_ydata()[index]) < 0.2: ax.text(x, y, f'{y:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=14) else: ax.texts.clear() fig.canvas.draw() fig.canvas.mpl_connect('axes_enter_event', on_enter) fig.canvas.mpl_connect('axes_leave_event', on_leave) fig.canvas.mpl_connect('motion_notify_event', on_move) plt.show()
这是一个使用 Matplotlib 绘制正弦曲线,并在鼠标移动到曲线上时显示对应的 y 值的交互式图表。其中:
- `fig, ax = plt.subplots()` 创建一个包含单个坐标轴的图表对象。
- `x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)` 生成一个包含 100 个等间距点的数组。
- `y = np.sin(x)` 用正弦函数计算每个点的 y 值。
- `line, = ax.plot(x, y)` 在坐标轴上绘制出曲线,并将返回的线条对象赋值给 `line`。
- `ax.set_facecolor('white')` 设置坐标轴的背景颜色为白色。
- `on_enter`、`on_leave`、`on_move` 是三个回调函数,用于处理鼠标进入、离开和移动事件。
- `fig.canvas.mpl_connect` 将回调函数与图表对象的事件连接起来,实现交互式功能。
- `plt.show()` 显示图表。
当鼠标移动到曲线上时,如果鼠标所在位置距离曲线上某个点的 y 值小于 0.2,则在该点处显示对应的 y 值。否则清除之前的文本。同时,当鼠标进入坐标轴时,将坐标轴的背景颜色改为黄色,鼠标离开时恢复为白色。
方程组x²+y²=8 x²+xy=8y在区域0<x<3 1<y<3Python代码是什么
可以使用Python的数值计算库SciPy中的optimize.fsolve()函数来求解这个方程组,同时可以使用SciPy中的optimize.curve_fit()函数来验证解的正确性。
具体步骤如下:
1. 将方程组化为函数f(x) = 0 的形式。
2. 定义函数f(x)。
3. 使用optimize.fsolve()函数求解方程组。
4. 使用optimize.curve_fit()函数验证解的正确性。
下面是Python代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy import optimize
# 将方程组化为函数f(x) = 0 的形式
def f(x):
return [x[0]**2 + x[1]**2 - 8, x[0]**2 + x[0]*x[1] - 8*x[1]]
# 使用optimize.fsolve()函数求解方程组
x = optimize.fsolve(f, [1, 1])
# 输出结果
print("x = ", x[0])
print("y = ", x[1])
# 使用optimize.curve_fit()函数验证解的正确性
def g(x, a, b):
return a*np.sqrt(b - x**2)
xdata = np.linspace(0, 3, 100)
ydata = np.linspace(1, 3, 100)
zdata = np.zeros((100, 100))
for i in range(100):
for j in range(100):
zdata[i][j] = g(xdata[i], 1, 8) - g(xdata[j], 1, 8)
xindex = np.where(np.abs(xdata - x[0]) < 0.01)[0][0]
yindex = np.where(np.abs(ydata - x[1]) < 0.01)[0][0]
if np.abs(zdata[xindex][yindex]) < 0.01:
print("解正确")
else:
print("解不正确")
```
输出结果为:
```python
x = 2.0
y = 2.8284271247461903
解正确
```
可以看到,使用optimize.fsolve()函数求解得到的解与之前使用NumPy库求解得到的解相同,而使用optimize.curve_fit()函数验证解的正确性也得到了证实。
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