使用python绘出常见函数-白红宇

使用python绘出常见函数

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发布时间：2019-03-12

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Matplotlib绘图常用函数展示及应用

在数据可视化领域，Matplotlib作为一款强大且灵活的Python库，广泛应用于科学绘图和数据分析。以下将通过Matplotlib实现多种常见函数类型的绘图，展示其在不同领域的应用场景。

第一部分：常函数—even line

常函数的最基础形态是水平直线，无论自变量取何值，函数值都恒定不变。在Matplotlib中，实现常函数绘图相对简单。以下是代码解析：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mpl# 设置字体与语言环境mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 示例数据x = np.arange(0.05, 3, 0.05)# 常函数：y=5y1 = [5 for i in x]plt.plot(x, y1, linewidth=2, label=u'常函数：y=5')

代码解释：

numpy.arange(0.05, 3, 0.05)：生成从0.05到3的100个等差数列数据点。

plt.plot(x, y1, linewidth=2, label=u'常函数：y=5')：绘制平行于x轴的直线，线宽设为2，添加标签以便图例说明。

图形显示：整个绘图区域呈现一条水平直线，y值始终为5。

第二部分：一次函数—linear functions

一次函数的主要特征是其斜率的变化，在Matplotlib中绘制起来简单易捷。以下是代码展示：

y2 = [2*i + 1 for i in x]plt.plot(x, y2, linewidth=2, label=u'一次函数：y=2x+1')

代码解释：

y2 = [2*i + 1 for i in x]：计算了一次函数y=2x+1在x变化时的值。

plt.plot(x, y2, ...)：使用红色线条绘制斜率为2的一次函数图像，并在图例中添加标签。

图形显示：直线从左下向右上延伸，斜率为2，截距为1。

第三部分：二次函数—quadratic functions

二次函数的图像最显著的特点是抛物线的形状。以下为二次函数绘图代码：

y3 = [1.5*i*i - 3*i + 1 for i in x]plt.plot(x, y3, linewidth=2, label=u'二次函数：y=1.5x²-3x+1')

代码解释：

y3 = 1.5*i*i - 3*i + 1：计算自变量x的二次函数值，系数为1.5和-3。

plt.plot(...)：绘制带有线宽为2的一元二次函数图像。

图形显示：抛物线开口向上，顶点位于x=1.5位置。

第四部分：幂函数—power functions

幂函数是指函数的形式为y = x^a，其中a为常数。以下为幂函数绘图代码：

y4 = [math.pow(i, 2) for i in x]plt.plot(x, y4, linewidth=2, label=u'幂函数：y=x²')

代码解释：

使用math.pow(i, 2)计算每个x的平方。

绘制带有线宽为2，并在图例中添加标签的幂函数图像。

图形显示：曲线从左下向右上增长，呈现抛物线形状。

第五部分：指数函数—exponential functions

指数函数是指形如y = a^x的函数，其增长速率取决于底数a的大小。以下为指数函数绘图代码：

y5 = [math.pow(2, i) for i in x]plt.plot(x, y5, linewidth=2, label=u'指数函数：y=2ˣ')

代码解释：

math.pow(2, i)计算2的x次幂。

绘制带有线宽为2并标注指数函数图像。

图形显示：曲线呈现快速度增长，从左下快速上升。

第六部分：对数函数—logarithmic functions

对数函数的形式为y = log_a(x)，其中a为基数。Matplotlib中绘制对数函数相对简单。以下为代码示例：

y6 = [math.log(i, 2) for i in x]plt.plot(x, y6, linewidth=2, label=u'对数函数：y=log₂(x)')

代码解释：

math.log(i, 2)计算以2为底的对数。

绘制带有线宽为2并标注对数函数的图像。

图形显示：曲线从左下向右上缓慢增长，呈现对数形状。

第七部分：三角函数—trigonometric functions

除了基本的多项式函数，Matplotlib还支持三角函数绘制，如正弦和余弦函数。以下是三角函数绘制代码：

x1 = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100)  # 创建一个从-4π到4π的100个点的等差序列y7 = [np.sin(i) for i in x1]y8 = [np.cos(i) for i in x1]plt.plot(x1, y7, label='y=sin(x)', c='g', linewidth=2)plt.plot(x1, y8, label='y=cos(x)', c='r', linewidth=2)

代码解释：