y1 = np.array([piecewise_function_1(xi) for xi in x]) y2 = np.array([piecewise_function_2(xi) for xi in x]) plt.plot(x, y1, label='Piecewise Function 1') plt.plot(x, y2, label='Piecewise Function 2') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Graph of Multiple Piece...
plt.plot(x_values, y_values, label='Piecewise Function') plt.xlabel('x') plt.ylabel('f(x)') plt.title('Piecewise Function Graph') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 在这个例子中,我们使用Scipy的piecewise函数简化了分段函数的实现,使代码更为简洁。 六、分段函数的延伸应用 分段函数不仅...
plt.title("Plot of a Piecewise Function") plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.legend() 显示或保存图形: 最后,使用 plt.show() 显示图形,或者使用 plt.savefig() 保存图形到文件: python plt.show() 完整的代码如下所示: python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def ...
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-10, 10, 100) # 生成-10到10之间的100个点y = [piecewise_function(i) for i in x] # 计算每个点的函数值plt.plot(x, y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Piecewise Function')plt.grid(True)plt.show()在上述...
y=[piecewise_function(i)foriinx] 1. 上述代码将计算每个x值对应的y值,并将结果存储在一个列表中。 步骤5:绘制图像 最后,我们可以使用matplotlib库来绘制分段函数的图像。 plt.plot(x,y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.title('Piecewise Function')plt.grid(True)plt.show() ...
x=np.linspace(-10,10,100)# 生成-10到10之间的100个点y=np.abs(x)# 计算对应的y值plt.plot(x,y)# 绘制图像plt.xlabel('x')# 设置x轴标签plt.ylabel('y')# 设置y轴标签plt.title('Piecewise Function')# 设置标题plt.show()# 显示图像 ...
plt.plot(x, y, label='piecewise function')plt.title('Piecewise Function')plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()这段代码使用numpy生成一个在-2到2之间均匀分布的输入数组x，然后计算对应的输出y，最后使用matplotlib绘制出这个分段函数的图像。分段函数在Python编程中有很多...
0, (0 <= x) & (x < 2), x >= 2], [lambda x: x**2, lambda x: 2*x, lambda x: 3*x - 1])# 生成 x 数据x_values = np.linspace(-2, 3, 400)# 计算对应的 y 数据y_values = piecewise_function(x_values)# 绘制图像plt.plot(x_values, y_values, label='Piecewise Function'...
def piecewise_function(x):if x < 0:y = -x elif 0 <= x < 2:y = x**2 else:y = 4 return y # 生成一组x值 x = np.linspace(-2, 4, 100)# 计算对应的y值 y = np.vectorize(piecewise_function)(x)# 绘制函数图像 plt.plot(x, y)plt.xlabel('x')plt.ylabel('f(x)')plt....
scores = data.apply(score_function) 测试 print(scores) # 输出: [1 3 4] pandas库方法的优点是功能强大,适用于数据分析和处理,但需要依赖第三方库。 六、使用scipy库 scipy库是Python中进行科学计算的强大工具,提供了许多方便的函数。通过scipy的piecewise函数,可以高效实现分段函数。