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一个最最简单的例子:
绘制一个从 0 到 360 度完整的 SIN 函数图形
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pt x = np.arange(0, 360) # 如果打印 x ,NumPy 会给你很好看的打印格式 # print(x) y = np.sin(x * np.pi / 180) pt.plot(x, y) pt.xlim(0, 360) pt.ylim(-1.2, 1.2) pt.title("SIN function") pt.show()
下面我们加上一个 COS 函数图形,并且使用不同的颜色来表示。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pt x = np.arange(0, 360) y = np.sin(x * np.pi / 180) z = np.cos(x * np.pi / 180) pt.plot(x, y, color='blue') pt.plot(x, z, color='red') pt.xlim(0, 360) pt.ylim(-1.2, 1.2) pt.title("SIN & COS function") pt.show()
然后,我们加上图例,x 轴的说明和 y 轴的说明。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as pt x = np.arange(0, 360) print(x) y = np.sin(2 * x * np.pi / 180.0) z = np.cos(x * np.pi / 180.0) # 使用美元符号把标签包围起来,得到 LaTex 公式显示的效果 pt.plot(x, y, color='blue', label="$SIN(2x)$") pt.plot(x, z, color='red', label="$COS(x)$") pt.xlim(0, 360) pt.ylim(-1.2, 1.2) pt.title("SIN & COS function") # 要有 pt.legend() 这个方法才会显示图例 pt.legend() pt.show()
以上这篇使用Matplotlib 绘制精美的数学图形例子就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
Matplotlib,数学图形
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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。