Plot the sine function over three different ranges using different line styles, colors, and markers. t = 0:pi/20:2*pi; plot(t,sin(t),'-.r*') hold on plot(t,sin(t-pi/2),'--mo') plot(t,sin(t-pi),':bs') legend('sin(t)','sin(t-pi/2)','sin(t-pi)');%%用图例标识...
>>> plot([1,2,3], [1,4,9], 'rs', label='line 2') 如果用同一个plot指令绘制多个图像, kwargs参数将适用于所用图像. 以下为所用可用的的 `.Line2D` 属性: agg_filter: a filter function, which takes a (m, n, 3) float array and a dpi value, and returns a (m, n, 3) array...
for i, function in enumerate([function8, function9, function10, function11, function12], start=8): y_values = np.array([function(x) for x in x_values]) plt.subplot(3, 2, i-7) plt.plot(x_values, y_values, label=f'Function {i}') plt.title(f'Function {i} Plot') plt.xlabel...
# function to show the plot plt.show() 2.2 输出 2.3 代码的部分解释 1)在同一张图上绘制两条线。 通过给它们一个名称(label)来区分它们,该名称作为 .plot() 函数的参数传递。 2)提供有关线条类型及其颜色信息的小矩形框称为图例。 可以使用 .legend() 函数为绘图添加图例。 3、自定义绘图 下面将讨...
plt.plot(x, y2, ls="-", lw=2, label="$x^1$") plt.legend(loc="upper left",fontsize="x-large", bbox_to_anchor=(0.05,0.95), ncol=3, title="power function", shadow=True, fancybox=True) plt.show() loc参数控制图例的位置,可选值为: ...
Visualize a relationship between two continuous variables by producing a scatterplot and a plotted line of best fit. x = student["Height"] y = student["Weight"]# np.polyfit() models Weight as a function of Height and returns the# parametersm, b = np.polyfit(x, y,1) ...
我们可以通过绘制图像来证明对当前数据集使用线性回归有效的原因。为此，我们在上面的 load_data 中调用了 plot_data 函数，现在我们来定义一下 plot_data 函数： def plot_data(x, y): plt.xlabel('house size') plt.ylabel('price') plt.plot(x[:,0], y, 'bo') plt.show() 调用该函数，将生成下图...
from sympy import symbols, Piecewise, diffimport sympy as syx = symbols('x')f = Piecewise((0, x < 1), (x**2, x >= 1))# 对分段函数求导f_derivative = diff(f, x)sy.plotting.plot(f) 定义三段分段函数并求导: from sympy import symbols, diff...
设置函数draw_linear_function绘制一元一次函数。 函数传入直线的斜率k和截距b,left和right为自变量x的取值范围。 在函数中,使用numpy的lin-space,在left和right之间,构造出100个相同间距的浮点数,保存至x。 然后计算函数值y。 调用plot,绘制函数的图像: