我们也可以绘制更复杂的函数图像，例如指数函数。以下是一个例子：x = np.linspace(-5, 5, 100)y = np.exp(x)plt.plot(x, y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Exponential Function')plt.grid(True)plt.show()6. 结论：通过本文，我们学习了如何使用Pytho
Plotting Exponential Functions You can also plot exponential functions in Python using thematplotliblibrary. Here is an example of plotting the exponential functiony = e^x: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x=np.linspace(-2,2,100)y=np.exp(x)plt.plot(x,y)plt.xlabel('x')plt.ylabel...
plot(x, y, 'r--', label="theoretical curve") plt.plot(x, yFit, 'b-', label="fitting curve") plt.legend(loc="best") plt.show() 程序运行结果: Data fitting of exponential function y = p0 + p1 * np.exp(-p2*x) p[0] = 0.5216 p[1] = 2.5742 p[2] = 1.6875...
popt #output: array([ 2.43708906, 1. , 0.35015434]) plt.plot(xdata, func(xdata, *popt), 'g--', label='fit: a=%5.3f, b=%5.3f, c=%5.3f' % tuple(popt)) #Labels plt.title("Exponential Function Fitting") plt.xlabel('x coordinate') plt.ylabel('y coordinate') plt.legend() leg...
#或者使用numpy自带的元素级数组函数 import numpy as np np.exp(3) #绘图 x = np.array([i for i in range(-5,5)]) y = np.array([exp1(x) for x in range(-5,5)]) plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title('Exponential Functions') plt.grid(True) plt.plot(x,y...
plt.plot(x, pdf, label='Exponential PDF', color='blue') plt.title('Exponential Probability Density Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('PDF') plt.legend() plt.grid(True)# 显示图形plt.show() 运行结果如下: 5. 使用scipy库计算和绘制指数分布函数 ...
指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。
ax2.plot(N, probability(N),"k", label="True distribution") ax2.set_xlabel("Number of arrivals in 1 time unit") ax2.set_ylabel("Probability") ax2.set_title("Probability distribution") 现在,我们继续从我们的样本数据中估计速率。我们通过计算到达时间间隔的均值来实现这一点,对于指数分布来说,...
ExponentialSmoothing(np.asarray(train['Spend']) ,seasonal_periods=7 ,trend='add', seasonal='add').fit(use_boxcox=True)test['Holt_Winter'] = fit1.forecast(len(test))plt.figure(figsize=(16,8))plt.plot( train['Spend'], label='Train')plt.plot(test['Spend'], label='Test')plt.plot...
指数分布(Exponential Distribution) 威布尔分布(Weibull Distribution) 伽马分布(Gamma Distribution) 卡方分布(Chi-square Distribution) 中心极限定理(Central Limit Theorem) 1. 随机变量 离散随机变量 随机实验的所有可能结果都是随机变量。一个随机变量集合用 表示。