python构建隐函数 python 隐函数作图

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);

相关问答

Q1: Python 数据模型

Python 风格的关键完全体现在 Python 的数据模型上，数据模型所描述的 API ，为使用最地道的语言特性来构建开发者自己的对象提供了工具。

当 Python 解析器遇到特殊句法时，会使用特殊方法去激活一些基本的对象操作。特殊方法以双下划线开头，以双下划线结尾。如： obj[key] 的背后就是 __getitem__ 方法。魔术方法是特殊方法的昵称，特殊方法也叫双下方法。

使用 __getitem__ 和 __len__ 创建一摞有序的纸牌：

上面的例子，使用 collections.namedtuple 构建了一个简单的类来表示一张纸牌， namedtuple 用以构建只有少数属性但没有方法的类。

我们自定义的 FrenchDeck 类可以像任何 python 标准集合类型一样使用 len() 函数，查看一叠牌有多少张：

也可以像列表一样，使用位置索引， d[i] 将调用 __getitem__ 方法：

也可以使用标准库模块提供的 random.choice 方法，从序列中随机选取一个元素。下面，我们如随机取出一张纸牌：

现在我们已经体会到通过 python 特殊方法，来使用 Python 数据模型的 2 个好处：

因为 __getitem__ 方法把 [] 操作交给了 self.cards 列表，所以我们的 FrenchDeck 实例自动支持切片：

仅仅实现了 __getitem__ 方法，这一摞牌即变得可迭代：

运行结果：

也可以直接调用内置的 reversed 函数，反向迭代 FrenchDeck 实例：

运行结果：

迭代通常是隐式的，比如一个集合类型没有实现 __contains__ 方法，那么 in 运算符就会按顺序做一次迭代搜索。

因此， in 运算符可以用在我们的 FrenchDeck 实例上，因为它是可迭代的：

FrenchDeck 还可以使用 Python 标准库中的 sorted 函数，实现排序：

首先定义一个排序依据的函数：

优先按 rank 的大小排序，rank 相同时则比较 suit 的值：

运行结果：

优先按 suit 的大小排序，suit 相同时则比较 rank 的值：

运行结果：

按照目前的设计，FrenchDeck 还不支持洗牌，因为它是不可变的：

shuffle 函数要调换集合中元素的位置，而 FrenchDeck 只实现了不可变的序列协议，可变的序列还必须提供 __setitem__ 方法：

洗牌：

没有任何的返回值，可见 random.shuffle 就地修改了可变序列 d 。为便于观察结果，我们定义输入的输出函数：

运行结果：

每次洗牌，都是一个随机的序列：

首先明确一点，特殊方法的存在是为了被 Python 解析器调用的，例如：我们不会使用 obj.__len__() 这种写法，而是 len(obj) 。在执行 len(obj) 时，如果 obj 是一个自定义类的对象，那么 Python 会自己去调用我们实现的 __len__ 方法。

对于 Python 内置的数据类型，比如列表、字符串、字节序列等，那么 CPython 会抄个近路， __len__ 实际上会返回 PyVarObject 里的 ob_size 属性，这是因为直接读取属性比调用一个方法要快得多。

很多时候，特殊方法的调用是隐式的，比如 for i in x: 这个语句其实是调用 iter(x) ，而这个函数的背后是 x.__iter__() 方法。

通过内置函数如来使用特殊方法是最好的选择。这些内置函数不仅会调用这些方法，通常还提供额外的好处，对于内置类型来说，它们的速度更快。

下面，我们通过定义一个简单的二维向量类，再来体会一下 Python 特殊方法的美妙：

使用 Vector 类，就像使用 Python 内置的数据类型一样简单：

Q2: Python嵌套函数和闭包

在Python语言中，可以在函数中定义函数。 这种在函数中嵌套定义的函数也叫内部函数。python构建隐函数我们来看下面的代码python构建隐函数：

上述代码中，定义了函数greet，在函数greet内部又定义了一个函数inner_func, 并调用该函数打印了一串字符。

我们可以看到，内部函数inner_func的定义和使用与普通函数基本相同。需要注意的是变量的作用域，在上述代码中，函数参数name对于全局函数greet是局部变量，对内部函数inner_func来说则是非局部变量。内部函数对于非局部变量的访问规则类似于标准的外部函数访问全局变量。

从这个例子我们还可以看到内部函数的一个作用，就是通过定义内部函数的方式将一些功能隐藏起来，防止外部直接调用。常见的场景是，在一个复杂逻辑的函数中，将一些小的任务定义成内部函数，然后由这个外层函数使用，这样可以使代码更为清晰，易于维护。这些内部函数只会在这个外层函数中使用，不能被其python构建隐函数他函数或模块使用。

在Python语言中, 函数也是对象，它可以被创建、赋值给变量，或者作为函数的返回值。我们来看下面这个例子。

在上述代码中，在函数gen_greet内部定义了inner_func函数，并返回了一个inner_func函数对象。外部函数gen_greet返回了一个函数对象，所以像gen_greet这样的函数也叫工厂函数。

在内部函数inner_func中，使用了外部函数的传参greet_words（非局部变量），以及函数的参数name（局部变量），来打印一个字符串。

接下来，调用gen_greet("Hello")创建一个函数对象say_hello，紧接着调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为python构建隐函数：Hello, Mr. Zhangpython构建隐函数！

同样的，调用gen_greet("Hi")创建一个函数对象say_hi，调用say_hello("Mr. Zhang")，输出的结果为：Hi，Tony！

我们可以发现，gen_greet返回的函数对象具有记忆功能，它能够把所需使用的非局部变量保存下来，用于后续被调用的时候使用。这种保存了非局部变量的函数对象被称作闭包（closure）。

那么闭包是如何实现的呢？其实并不复杂，函数对象中有一个属性__closure__，它就是在创建函数对象时用来保存这些非局部变量的。

__closure__属性是一个元组或者None类型。在上述代码中，我们可以通过下面方式查看：

函数的嵌套所实现的功能大都可以通过定义类的方式来实现，而且类是更加面向对象的代码编写方式。

嵌套函数的一个主要用途是实现函数的装饰器。我们看下面的代码：

在上述代码中，logger函数返回函数with_logging，with_logging则是打印了函数func的名称及传入的参数，然后调用func, 并将参数传递给func。其中的@wraps(func)语句用于复制函数func的名称、注释文档、参数列表等等，使得with_logging函数具有被装饰的函数func相同的属性。

代码中接下来用@logger对函数power_func进行修饰，它的作用等同于下面的代码:

可见，装饰器@符其实就是上述代码的精简写法。

通过了解了嵌套函数和闭包的工作原理，我们在使用过程中就能够更加得心应手了。

Q3: 如何用Python编写密码隐藏函数

def use_list(): str_before=input("请输入明文：") str_change=str_before.lower() str_list=list(str_change) str_list_change=str_list i=0 whilei

关于python构建隐函数和python 隐函数作图的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。