用python怎样画出如题所示的正余弦函数图像? 如此编写代码，使其中两个轴、图例、刻度，大小，LaTex公式等要素与原图一致，需要用到的代码如下，没有缩进：
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#-*-codeing:utf-8;-*-
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
a=np.linspace(0,360,980)
b=np.sin(a/180*np.pi)
c=np.cos(a/180*np.pi)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0, 360])
ax.plot(a,b,label=r"$y=\sin(\theta)$")
ax.plot(a,c,label=r"$y=\cos(\theta)$")
ax.grid(True)
ax.set_ylabel(r"$y$")
ax.set_xlabel(r"$\theta$")
plt.xticks(np.arange(0,360+1,45))
plt.title("Sine Cosine Waves")
plt.legend()
plt.savefig("SinCosWaveDegFont.jpg")
plt.show()
代码运行show的窗口图
代码的截图
代码输出的文件的图
一、函数说明
在使用python作图时，应用最广的就是matplotlib包，但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单的图表，很少有涉及分段函数。本次针对数值实验中两个较为复杂的函数，使用其构建分段函数图像。
二、图像代码
2.11、函数公式：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下：
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式：
479029.html
2.22、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
不行，一个class只能有一个用于构造对象的__init__函数
但python中的变量是无类型的，因此传给__init__的参数可以是任何类型
python中的函数参数在定义时可以有默认值，可以让__init__函数接受多个参数，在后面的一些参数给出默认值的方法让__init__接受不同个数的参数，并且执行类型检查执行不同的代码，用上述方法实现类的构造函数的多态性
1、plt.legendplt.legend(loc=0)#显示图例的位置。
2、plt.figureplt.figure(figsize=(14，6)，dpi=80)#设置绘图区域的大小和像素。
3、plt.xticksplt.xticks(new_year)#设置x轴的刻度线为new_year，new_year可以为数组。
4、plt.xlabelplt.xlabel('year')#x轴标签。
5、plt.plotplt.plot(number，color='blue'，label="actualvalue")#将实际值的折线设置为蓝色。
6、两个图分开fig，axes=plt.subplots(2，1，sharex=True，figsize=(10，10))。
7、画竖直线plt.axvline(99，linestyle="dotted"，linewidth=4，color='r')#99表示横坐标。
8、图片保存plt.savefig('timeseries_y.jpg')。