python多个函数图 python多个%d

怎么利用python绘制sse值与k值的函数图像

可以使用Python计算机图形学库matplotlib来绘制SSE值与K值的函数图像，具体步骤如下：

1. 导入必要的库，例如matplotlib，numpy，scipy等。

2. 使用numpy和scipy生成k值与SSE值之间的矩阵，并将其存储到列表中。

3. 使用matplotlib绘制输入矩阵中包含的散点图，即k值与SSE值的函数图像。

相关问答

Q1: python两个函数图像怎么分开画而且加表格

一、函数说明

在使用python作图时python多个函数图，应用最广python多个函数图的就是matplotlib包，但python多个函数图我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表，很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数，使用其构建分段函数图像。

二、图像代码

2.11、函数公式：

y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

2.12、代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sgn(x):

if x0:

return 1

elif x0:

return -1

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("Heavsine")

plt.show()

2.13、运行结果如下：

81036331d721706ae12808beb99b9574.png

2.21、函数公式：

479029.html

2.22、代码如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def g(x):

if x0:

return x

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("TimeSine")

plt.show()

Q2: 不能直接写出函数的表达式 怎么在python里画函数图象呢？

不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）

直接在命令提示行的里面运行代码的效果

from sympy import *;

x,y=symbols('x y');

plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);

Q3: python绘制函数图像

raw_input获取python多个函数图的输入是字符串python多个函数图，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

python多个函数图我把python多个函数图你python多个函数图的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

Q4: python两个函数图像怎么分开画

1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置。

2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素。

3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组。

4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签。

5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色。

6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。

7、画竖直线plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示横坐标。

8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。

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