python plt 新建图像

在 Python 中使用 matplotlib 库可以创建图像。下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 5x5 的图像
plt.figure(figsize=(5, 5))

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们使用 `figure()` 函数创建一个 5x5 的图像，并使用 `show()` 函数显示它。你也可以添加更多的代码来绘制你想要的图像。

相关问题

vscode python环境plt配置

### 配置 VSCode 中 Python Matplotlib (plt) 环境

#### 设置工作区
为了确保项目结构清晰，在VSCode中操作更加便捷，建议选择或创建一个专门存放Python代码的工作目录，并将其作为当前工作空间打开。

选择/新建一个文件夹，用于存放python代码。然后在VSCode中通过File->Open Folder… 打开此文件夹[^2]。

#### 创建并编辑 Python 文件
接着，在已选中的工作区内建立一个新的 `.py` 文件来进行测试与开发活动：

在打开的资源管理器界面，点击刚刚打开的文件夹，新建文件 test.py 文件。

#### 安装依赖包
确保安装了必要的Python库，特别是 `matplotlib` 和其他可能用到的数据处理工具如 `numpy`:

pip install matplotlib numpy

#### 编写测试代码
向新创建的 `test.py` 文件内输入一段简单的绘图示例代码以验证配置是否成功：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 20, 100)  # 创建一系列均匀分布的数值列表
plt.plot(x, np.sin(x))        # 对这些数绘制正弦曲线
plt.show()                    # 展现所画图形

这段代码应该能够正常展示一张包含正弦波形的图表窗口。

#### 解决显示问题的方法之一——设置阻塞模式
如果遇到 `plt.show()` 不弹出图表窗口的问题，则可以尝试修改为带参数的形式来强制等待用户交互后再继续执行后续命令：

plt.show(block=True)

这会使得脚本暂停运行直至关闭图表窗口[^3]。

#### 调整Matplotlib 后端设置
对于某些情况下仍无法正确渲染图像的问题，可以通过调整 Matplotlib 的后端设定来解决问题。一种常见的方式是在导入模块之前指定合适的后端类型，比如使用TkAgg作为GUI后端：

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt
...
plt.show()

另外也可以考虑更改默认保存路径等选项以便更好地适应个人需求。

Python绘制两个重要极限函数图像

在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制重要的数学极限函数图像。这里我们举两个常见的例子，分别是正弦函数的极限（当角度趋近于π/2）和指数函数的增长速度（比如e^x的极限当x趋于无穷大）。

1. 正弦函数的极限示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义x值范围，包括接近π/2的部分
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 400)
y_sin = np.sin(x)

# 在x=π/2处设置特别标记，表示该点的极限行为
x_limit = np.pi / 2
plt.plot(x, y_sin, label="sin(x)")

# 绘制极限点的标记
plt.scatter([x_limit], [np.sin(x_limit)], color='red', marker='o', label="Limit at x={}".format(x_limit))

plt.xlabel('X (Radians)')
plt.ylabel('sin(X)')
plt.title('Sine Function Limit at pi/2')
plt.legend()
plt.show()

2. 指数函数的极限示例：

import math

# 创建x值数组，包括非常大的负数和正数
x = np.linspace(-10, 10, 400)
y_exp = np.exp(x)

plt.figure()  # 新建图
plt.plot(x, y_exp, label="e^x")

# 由于e^x对于所有实数都是正的，所以没有实际的极限点，但可以展示增长趋势
plt.axhline(y=math.e**10, color='orange', linestyle='dashed', label="e^10")

plt.xlabel('X')
plt.ylabel('e^X')
plt.title('Exponential Function Growth for e^x')
plt.legend()
plt.show()