目录
- 前言
- NumPy与Matplotlib
- 函数绘图
- 所需库函数语法
- 导入所需模块
- 一元一次函数
- 一元二次函数
- 指数函数
- 正弦函数
- 余弦函数
- 高级玩法
- 总结
最近开始学习数学了，有一些题目的函数图像非常有特点，有一些函数图像手绘比较麻烦，那么有没有什么办法做出又标准又好看的数学函数图像呢？
答案是有很多的，有很多不错的软件都能画出函数图像，但是，我想到了Python的数据可视化。Python在近些年非常火热，在数据分析以及深度学习等方面得到广泛地运用，其丰富的库使其功能愈加强大。
这里我们使用Python的NumPy库以及Matplotlib库进行绘图。
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。
import 语句
想使用 Python 源文件，只需在另一个源文件里执行 import 语句，语法如下：
from … import 语句
Python 的 from 语句让你从模块中导入一个指定的部分到当前命名空间中，语法如下：
numpy.arange
numpy 包中的使用 arange 函数创建数值范围并返回 ndarray 对象，函数格式如下：
根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长，生成一个 ndarray。
参数说明：
numpy.linspace
numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下：
参数说明：
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