
正文
二维函数图像python 四维函数图像
提示:扫一扫查出行【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示
python函数图的绘制
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
相关问答
Q1: python matplotlib.pyplot.imshow 函数画二维颜色图
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, *, filternorm=True, filterrad=4.0, resample=None, url=None, data=None, **kwargs)
From:
改以下参数可以对图片效果进行调整:
举个栗子:
Q2: 怎么用python表示出二维高斯分布函数,mu表示均值,sigma表示协方差矩阵,x表示数据点
clear
close all
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集
rand('state',0)
sigma_matrix1=eye(2);
sigma_matrix2=50*eye(2);
u1=[0,0];
u2=[30,30];
m1=100;
m2=300;%样本数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集
Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);
Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);
scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')
title('SM1数据集')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集
u11=[0,0];
u22=[5,5];
u33=[10,10];
u44=[15,15];
m=600;
sigma_matrix3=2*eye(2);
Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);
Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);
Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);
Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);
figure(2)
scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')
scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')
scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')
title('SM2数据集')
end
function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)
%%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据
n=length(u);
c = chol(sigma_matrix);
X=randn(m,n);
Y=X*c+ones(m,1)*u;
end
Q3: python怎么画???????(?)函数图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def sigmoid(x):
# 直接返回sigmoid函数
return 1. / (1. + np.exp(-x))
def plot_sigmoid():
# param:起点,终点,间距
x = np.arange(-8, 8, 0.2)
y = sigmoid(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
plot_sigmoid()
Q4: Python使用matplotlib做出的图,怎么输出高清的图像
Matplotlib
是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric
及 Numarray,克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。







