python二元函数图像 2元函数图像

怎样画二元函数图象

常用方法是根据解析式,列表、描点、连线,一般要至少7个点,并且最好先求出-b/2a的值,以此为中间点,左右对称着取点。

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另外方法是:先用公式x=-b/2a,y=(4ac-b^2)/4a算出顶点坐标,然后解方程ax^2+bx+c=0,求得与x轴的两个交点(x1,0)(x2,0),再找到与y轴的交点(0,c),用着四个点可以简单地作出图象。

二元函数定义域的图像怎么画

二元函数的定义域可以在平面上表示成若干个区域的并集.这个题目的定义域是:从闭上半平面抠除抛物线y=x^2上方的开区域得到的区域,直观上它由左右两个依靠原点连通的闭区域构成.

python中pow(x,y[,z])函数怎么使用?

你的语法有错误。

内置函数power(x, y[, z])中的x和y是必选参数,z是可选参数;如果使用了参数z,中括号必须去掉,即power(x,y,z),其结果是x的y次方再对z求余数,但是这种方式比power(x,y) % z的执行效率要高。

你可以使用power(2, 4)或者power(2,4,3)。

power(2,4)=2的4次方=16;

power(2,4,3)=2的4次方再模上3=16 % 3=1。

Python之神奇的绘图库matplotlib

matplotlib是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的,分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图,下面来一起看看详细的介绍:

一、填充图

参考代码

简要分析

这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解,就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组;然后传入填充的范围,用where=来确定填充的区域;最后可以加上填充颜色啦,透明度之类修饰的参数。

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效果图

二、散点图(scatter plots)

参考代码

简要分析

1.首先介绍一下numpy 的normal函数,很明显,这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数,分别表示正态分布的平均值,标准差,还有就是生成数组的长度。很好记。

2.然后是arctan2函数,这个函数接受两个参数,分别表示y数组和x数组,然后返回对应的arctan(y/x)的值,结果是弧度制。

3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法,首先当然是传入x和y数组,接着s参数表示scale,即散点的大小;c参数表示color,我给他传的是根据角度划分的一个数组,对应的就是每一个点的颜色(虽然不知道是怎么对应的,不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换,这里不重要了,反正相同的颜色赋一样的值就好了);最后是alpha参数,表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档,最后设置下坐标范围就好了。

效果图

三、等高线图(contour plots)

参考代码

简要分析

1.首先要明确等高线图是一个三维立体图,所以我们要建立一个二元函数f,值由两个参数控制,(注意,这两个参数都应该是矩阵)。

2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格,即,x轴由第一个参数指定,y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵,今后就用这两个矩阵来生成图像。

3.接着就用到coutourf函数了,所谓contourf,大概就是contour fill的意思吧,只填充,不描边;这个函数主要是接受三个参数,分别是之前生成的x、y矩阵和函数值;接着是一个整数,大概就是表示等高线的密度了,有默认值;然后就是透明度和配色问题了,cmap的配色方案这里不多研究。

4.随后就是contour函数了,很明显,这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来,不解释了,需要注意的是他返回一个对象,这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。

5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了,传入之前的那个contour对象;然后是inline属性,这个表示是否清除数字下面的那条线,为了美观当然是清除了,而且默认的也是1;再就是指定线的宽度了。

效果图


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