怎樣用C語言畫一個(gè)函數(shù)的圖像啊

和數(shù)學(xué)上一樣啊 來個(gè)坐標(biāo)x，y 分別表示列和行 。

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在沒有桌面和圖形文件的系統(tǒng)界面，可以通過C語言的編程來實(shí)現(xiàn)在黑色背景上畫圖！用下面的代碼，在需要的地方（有注釋）適當(dāng)修改，就能畫出自己喜歡的圖形！PS：同樣要編譯運(yùn)行后才能出效果。

繪制函數(shù)圖像的程序只需在定義域上按指定的步長(zhǎng)求出不同自變量對(duì)應(yīng)的函數(shù)值，然后將點(diǎn)連成線，即可繪制出函數(shù)圖像。例如對(duì)于logx，定義域?yàn)閤0。

c語言畫圖 要選對(duì) C語言編程工具。 目前最方便的是“習(xí)語言”，它能編譯所有C代碼，又能在C代碼中使用它支持的繪圖函數(shù)。也可以使用二十年前的C語言編程工具來繪圖，通常是在DOS窗口中繪圖。

void far linerel(int dx， int dy)； 畫一條從現(xiàn)行游標(biāo)(x， y)到按相對(duì)增量確定的點(diǎn)(x+dx， y+dy)的直線。void far circle(int x， int y， int radius)； 以(x， y)為圓心， radius為半徑， 畫一個(gè)圓。

用GDI繪圖吧，比較簡(jiǎn)單。繪圖的思想是讓x以固定的值在區(qū)間內(nèi)持續(xù)增長(zhǎng)，比如x=0.1，0.2，0...，以計(jì)算出的y值來確定y坐標(biāo)。用線連接所有的點(diǎn)就行了。

如何用C語言直接定義自相關(guān)函數(shù)?

1) 帶返回值的函數(shù)，其值一般使用 return 語句返回給調(diào)用者。

可以的，前提是，在使用一個(gè)函數(shù)之前必須先對(duì)他進(jìn)行聲明：//void B()；聲明B函數(shù)的存在。void A(){B()；//非法，程序執(zhí)行到此時(shí)并不知道B函數(shù)的存在。

函數(shù)中的return語句是用來獲得函數(shù)的返回值的，通過它將被調(diào)函數(shù)的中一個(gè)確定值帶回主函數(shù)，供主函數(shù)使用。定義函數(shù)的類型是一般應(yīng)該與return語句的返回值的類型一致。如果不同，則以函數(shù)類型為準(zhǔn)。

c語言中一個(gè)完整的函數(shù)由函數(shù)首部和函數(shù)體構(gòu)成，而且定義函數(shù)時(shí)兩者都是必不可少的。

C語言中想要使用一個(gè)自定義函數(shù)一般有以下三個(gè)步驟：函數(shù)聲明：在開發(fā)大型軟件都是采用多人合作開發(fā)，一般一個(gè)人負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)幾個(gè)功能，這些功能都是通過函數(shù)來實(shí)現(xiàn)。這總情況下我們一般采用函數(shù)聲明和定義分開模式。

...用戶給出的函數(shù)解析式,并繪制出相應(yīng)的函數(shù)圖像?

繪制函數(shù)圖像的程序只需在定義域上按指定的步長(zhǎng)求出不同自變量對(duì)應(yīng)的函數(shù)值，然后將點(diǎn)連成線，即可繪制出函數(shù)圖像。例如對(duì)于logx，定義域?yàn)閤0。

啟動(dòng)Excel，在第一列單元格中輸入數(shù)據(jù)，如圖1所示。

列表：在自變量x的取值范圍內(nèi)，取若干個(gè)數(shù)，再根據(jù)函數(shù)式求出各自對(duì)應(yīng)的函數(shù)y的值；描點(diǎn)：以x的數(shù)與對(duì)應(yīng)的y的值作為點(diǎn)的坐標(biāo)，在平面直角坐標(biāo)系中，作出上述若干個(gè)點(diǎn)。

在excel中，都是先有數(shù)據(jù)后有圖。于是，我們既然知道函數(shù)的表達(dá)式，那么我們可以由函數(shù)表達(dá)式列舉出一些數(shù)據(jù)（反正excel中可以通過公式并通過下拉填充迅速計(jì)算出數(shù)據(jù)），再由這些數(shù)據(jù)得到圖表。以下參考資料很詳細(xì)的講解其過程。

進(jìn)入程序主窗口，點(diǎn)擊我畫圈的那個(gè)圖標(biāo)，新建一個(gè)文件。將其保存在你要保存的工程目錄里，文件名為hello注意后綴一定為.c，.cpp后綴為c++文件。

而非初等函數(shù)機(jī)器比人還看不懂表達(dá)式更何況畫了，也許會(huì)有強(qiáng)人用一些非常好的近似算法來擬合那些任意性比較高的解析式。