用python实现，使用numpy和matplotlib绘制带局部阴影的坐标系，两条曲线分别是y = cos(2Πx)exp(-x)+0.8和 y = 0.5 cos(x2)+0.8，阴影区间自定义，

好的，这是一个绘图的问题，我们可以使用Python的matplotlib库实现。

首先，我们需要导入相关的库：matplotlib以及numpy用于数学计算。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们定义两个函数y1和y2：

def y1(x):
    return np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8

def y2(x):
    return 0.5*np.cos(x**2)+0.8

接下来，我们创建一个画布，然后在画布上创建一个坐标系：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

我们使用figsize参数来设置画布的大小，让它更适合我们的需要。

接下来，我们在坐标系上绘制两个函数的图像：

x = np.linspace(0, 3, 1000)

ax.plot(x, y1(x), color='blue', linewidth=1, label='y1')
ax.plot(x, y2(x), color='red', linewidth=1, label='y2')

我们使用np.linspace()函数生成一个包含1000个值的数组，用于绘制函数图像。我们使用plot()函数绘制相应的函数，并设置线条的颜色、宽度、标签等参数。

接下来，我们使用fill_between()函数绘制局部阴影：

xshade = np.linspace(0.8, 1.8, 100)
yshade = y1(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='blue', alpha=0.2)

xshade = np.linspace(1.5, 2.5, 100)
yshade = y1(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='blue', alpha=0.2)

xshade = np.linspace(0.5, 2.5, 100)
yshade = y2(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='red', alpha=0.2)

我们使用np.linspace()函数生成三个数组，用于绘制相应的阴影区域。然后，我们使用fill_between()函数绘制相应的阴影，并设置颜色、透明度等参数。

最后，我们使用legend()函数添加图例，并使用xlabel()和ylabel()函数添加坐标轴标签：

ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def y1(x):
    return np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8

def y2(x):
    return 0.5*np.cos(x**2)+0.8

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 3, 1000)

ax.plot(x, y1(x), color='blue', linewidth=1, label='y1')
ax.plot(x, y2(x), color='red', linewidth=1, label='y2')

xshade = np.linspace(0.8, 1.8, 100)
yshade = y1(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='blue', alpha=0.2)

xshade = np.linspace(1.5, 2.5, 100)
yshade = y1(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='blue', alpha=0.2)

xshade = np.linspace(0.5, 2.5, 100)
yshade = y2(xshade)
ax.fill_between(xshade, yshade, 0.8, color='red', alpha=0.2)

ax.legend(loc='upper right')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

plt.show()

运行代码，我们就可以看到绘制好的带局部阴影的坐标系：