• 常见函数


    函数的定义:给定一个数集A,对A施加一个对应的法则/映射f,记做:f(A),那么可以得到另外一个数集B,也就是可以认为B=f(A);那么这个关系就叫做函数关系式,简称函数。

    三个重要因素:定义域A、值域B、对应的映射法则f。

    常见函数有:常函数、一次函数、二次函数、幂函数、指数函数、对数函数。

    import math
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.arange(0.05,3,0.05)
    #常函数
    y1 = [5 for i in x]
    plt.plot(x,y1,linewidth = 2,label = '常函数:y = 5')
    #一次函数
    y2 =[2 * i + 1 for i in x ]
    plt.plot(x,y2,linewidth = 2,label = '一次函数:y = 2x + 1')
    #二次函数
    y3 =[1.5 * i * i - 3 * i + 1 for i in x ]
    plt.plot(x,y3,linewidth = 2,label = '二次函数:y = 1.5$x^2$ -3x + 1')
    #幂函数
    y4 =[math.pow(i,2) for i in x ]
    plt.plot(x,y4,linewidth = 2,label = '幂函数:y =$x^2$')
    #指数函数
    y5 =[math.pow(2,i) for i in x ]
    plt.plot(x,y5,linewidth = 2,label = '指数函数:y = $2^x$')
    #对数函数
    y6 =[math.log(i,2) for i in x ]
    plt.plot(x,y6,linewidth = 2,label = '对数函数:y = log2(x)')
    plt.legend(loc = 'lower right')#显示图例大小,其中loc表示位置的;
    plt.grid(False)## 显示背景的网格线,False为不显示网络图
    plt.show()

    绘制的图片中文无法识别,可以在配置文件font.sans-serif中添加SimHei、FangSong等中文字体

    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

    一般常见函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x1 = np.linspace(-5,5,100)
    y3 = [(2 * i + 1 )for i in x1]
    plt.plot(x1,y3,label = 'y=2x+10',color = 'b',linewidth = 2)
    y4 = [i*i for i in x1]
    plt.plot(x1,y4,label = 'y=x^2',color = 'g',linewidth = 2)
    y5 = [3 for i in x1]
    plt.plot(x1,y5,label = 'y=3',color = 'purple',linewidth = 2)
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()

    import math
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x1 = np.linspace(-5,5,100)
    y5 = [3 * math.pow(i,3)for i in x1]
    plt.plot(x1,y5,label = 'y=3x^3',color = 'purple',linewidth = 2)
    y6 = [10/i for i in x1]
    plt.plot(x1,y6,label = 'y=10/x',color = 'k',linewidth = 2)
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()

    三角函数:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.linspace(-4*np.pi,4*np.pi,100)
    y = [np.sin(i)for i in x]
    plt.plot(x,y,label = 'y=sinx',color = 'g',linewidth = 2)
    y1 = [np.cos(i)for i in x]
    plt.plot(x,y1,label = 'y=cosx',color = 'r',linewidth = 2)
    plt.grid(True)
    plt.legend(loc='upper right')
    plt.xlim(-15,15)
    plt.show()

    对数函数:

    import math
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    x = np.arange(0.05,3,0.05)
    y1 = [math.log(i,0.5)for i in x]
    y2 = [math.log(i,math.e)for i in x]#是以e为底的对数
    y3 = [math.log(i,5)for i in x]
    y4 = [math.log(i,10)for i in x]
    plt.plot(x,y1,label = 'log0.5(x)',color = 'y',linewidth = 2)
    plt.plot(x,y2,label = 'loge(x)',color = 'b',linewidth = 2)
    plt.plot(x,y3,label = 'log5(x)',color = 'g',linewidth = 2)
    plt.plot(x,y4,label = 'log10(x)',color = 'r',linewidth = 2)
    plt.plot([1,1],[-3,5],'-',color ='#999999',linewidth = 2)
    plt.legend(loc='lower right')
    plt.xlim(0,3)
    plt.grid(True)
    plt.show()

  • 相关阅读:
    反汇编测试
    《Unix/Linux系统编程》第五章学习笔记
    Linux学习笔记
    团队作业三
    缓冲区溢出
    ch6信号学习笔记
    ch5(定时器和时钟)学习笔记
    团队作业(四)
    团队作业(三)
    ch4学习笔记
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Estate-47/p/10375379.html
Copyright © 2020-2023  润新知