python怎么表示指數(shù)？

其中有兩個非常漂亮的指數(shù)函數(shù)圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期，我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數(shù)函數(shù)。

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圖 1 a1圖 1 a1

我們知道當0 ，指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的，當a1 時，指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。所以我們首先要定義出指數(shù)函數(shù)，將a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

然后，利用numpy構(gòu)造出自變量，利用上面定義的指數(shù)函數(shù)來計算出因變量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

有了自變量和因變量的一些散點，那么就可以模擬我們平時畫函數(shù)操作——描點繪圖，利用下面代碼就可以實現(xiàn)

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創(chuàng)建一個繪圖區(qū)對象ax

fig.add_axes(ax) #將繪圖區(qū)對象添加到畫布中

def exponential_func(x, a=2): #定義指數(shù)函數(shù)

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #構(gòu)造自變量組

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數(shù)值

ax.plot(X, Y) #繪制指數(shù)函數(shù)

plt.show()

圖 2 a=2

圖2雖簡單，但麻雀雖小五臟俱全，指數(shù)函數(shù)該有都有，接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀，這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類，在的時候我們已經(jīng)用過了，這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。

圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

python氣象繪圖windrose

#導入包

import numpy as np

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib.ticker import FuncFormatter

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']? #設置簡黑字體

mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False? #設置負號正常顯示

#----獲取數(shù)據(jù)DataFrames，index*columns。index表示不同值范圍，columns表示十六個風向

data = pd.DataFrame(wind_d_max_num_per,

? ? ? ? ? ? ? ? index=['15', '15~25', '25~35', '35~45',"≥45"],

? ? ? ? ? ? ? ? columns='N NNE NE ENE E ESE SE SSE S SSW SW WSW W WNW NW NNW'.split())

N = 16 # 風速分布為16個方向

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False) # 獲取16個方向的角度值

width = np.pi / 4 * 0.4? # 繪制扇型的寬度，可以自行調(diào)整0.5時是360，充滿，有間隔的話小于0.5即可

labels = list(data.columns) # 自定義坐標標簽為 N ， NSN， ……# 開始繪圖

plt.figure(figsize=(6,6),dpi=600)

ax = plt.subplot(111, projection='polar')

#----自定義顏色

mycolor =['cornflowerblue','orange','mediumseagreen','lightcoral','cyan']

#----循環(huán)畫風玫瑰圖

i=0

for idx in data.index:

print(idx)

# 每一行繪制一個扇形

radii = data.loc[idx] # 每一行數(shù)據(jù)

if i == 0:

? ? ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0, label=idx, tick_label=labels,

? ? ? color=mycolor[i])

else:

? ? ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=np.sum(data.loc[data.index[0:i]]), label=idx, tick_label=labels,

? ? ? color=mycolor[i])

i=i+1

#此種畫法，注意bottom設置，第一個bottom為0，后續(xù)bottom需要在前一個基礎上增加。

ax.set_xticks(theta)

ax.set_xticklabels(labels,fontdict={'weight':'bold','size':15,'color':'k'})

ax.set_theta_zero_location('N') #設置零度方向北

ax.set_theta_direction(-1)? ? # 逆時針方向繪圖

#----設置y坐標軸以百分數(shù)顯示

plt.gca().yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda s, position: '{:.0f}%'.format(100*s)))

plt.legend(loc=4, bbox_to_anchor=(0.05, -0.25),fontsize=12) # 將label顯示出來， 并調(diào)整位置

#----保存圖片

plt.savefig("./windrose1.svg")

python matplotlib怎么讓x軸只顯示固定個數(shù)的標簽

1、首先點擊鍵盤 win+r，打開運行窗口；在窗口中輸入“cmd"，點擊確定，打開windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中輸入"python"，進入python交互窗口。

3、引入matplotlib模塊的pyplot()函數(shù)，并重命名為py;引入numpy模塊，并重命名為np。

4、使用函數(shù)np.arrange(-5,5,0.01)創(chuàng)建變量x的取值范圍，是一個一維數(shù)組，使用y=2**x,創(chuàng)建y是與自變量x相對應的一維數(shù)組。

5、使用函數(shù)plt.plot(x,y)繪制指數(shù)函數(shù)y=2**x的函數(shù)圖像。

6、最后使用函數(shù)plt.show()顯示整個一元一次函數(shù)的圖像，就完成了。

python中e的N次方怎么表示？

import mathmath.e**N或import numpy as npnp.e**N。

知識拓展：

在C語言中，10的n次方可以表示為pow(10, n)，其中pow函數(shù)在頭文件math.h中，所以調(diào)用該函數(shù)的時候，必須將math.h加進來，即#include math.h。

原型：extern float pow(float x, float y)。

功能：計算x的y次冪。

說明：x應大于零，返回冪指數(shù)的結(jié)果。

python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設定

求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或?qū)嶒灁?shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當中新建一個對象member，對member進行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設置參數(shù)的初值，也可以不設定參數(shù)的初值。

一般而言，擬合結(jié)果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。

怎么在python中定義指數(shù)函數(shù)

您可以直接調(diào)用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)