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(dāng)0 ,指數(shù)函數(shù) 是單調(diào)遞減的,當(dāng)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(diǎn),那么就可以模擬我們平時畫函數(shù)操作——描點(diǎn)繪圖,利用下面代碼就可以實(shí)現(xiàn)
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導(dǎo)入坐標(biāo)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(diǎn)介紹axisartist 坐標(biāo)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(biāo)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
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)
python指數(shù)這樣打出來。
1、知道當(dāng)0,指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞減的,當(dāng)a1時,指數(shù)函數(shù)是單調(diào)遞增的。首先要定義出指數(shù)函數(shù),將a值做不同初始化。
2、利用numpy構(gòu)造出自變量,利用定義的指數(shù)函數(shù)來計算出因變量。
3、有了自變量和因變量的一些散點(diǎn),模擬平時畫函數(shù)操作,描點(diǎn)繪圖。