python实现函数图的简单介绍

python函数图的绘制

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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

python有没有将图像变成函数的方法

有

当然有,这就是Python函数图像工具(EXE)。 本程序运用Python中最令人喜爱的数据处理工具numpy和超强的图像库matplotlib,实现13种不同类别函数的分类图像整理,展示图像均可以保存为图片的形式,具备拖动、放大等功能

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

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。

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