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二维图像

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np low=lambda x:10000 if x>10000 else -10000 if x<-10000 else xf=lambda x:x**5#设计一个函数start=-10 #输入需要绘制的起始值（从左到右）stop=10 #输入需要绘制的终点值step=0.01#输入步长num=(stop-start)/step #计算点的个数x = np.linspace(start,stop,num)y = f(x)for i in range(len(y)):#再应用一个low函数以防止函数值过大导致显示错误（可选）#若函数无法直接应用到np数组上可以使用for来逐个应用y[i]=low(y[i])z=yfig=plt.figure(figsize=(6,6))#建立一个对象并设置窗体的大小，使其为正方形，好看 #注意 可以建立多个对象，但plt指令只会对最后一个指定的对象进行操作（查看过源码了）plt.plot(x, y,label='First Curve')#在当前的对象上进行操作plt.grid(True)#显示网格plt.axis("equal")#设置了x、y刻度长度一致#需要放在x、ylim指令前plt.xlim((-10, 10))#显示的x的范围（不设置则由程序自动设置）plt.ylim((-10, 10))#显示的y的范围plt.plot([2*min(x),2*max(x)], [0,0],label='x-axis')#用定义域最长距离的两倍作出x轴plt.plot([0,0],[2*min(y),2*max(y)],label='y-axis')#用值域最长距离的两倍作出y轴plt.legend()#显示旁注#注意：不会显示后来再定义的旁注plt.show(fig)#没有输入值默认展示所有对象 #注意：plt.show()之后再次使用plt.show()指令将不会展示任何对象，若想再次展示对象，可以对对象使用fig.show()

三维图像

from matplotlib import pyplot as plot #用来绘制图形import numpy as np #用来处理数据from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #用来给出三维坐标系。figure = plot.figure()#画出三维坐标系：axes = Axes3D(figure)X = np.arange(-10, 10, 0.25)Y = np.arange(-10, 10, 0.25)#限定图形的样式是网格线的样式：X, Y = np.meshgrid(X, Y)Z = 3*(X)**2 + 2*(Y)**2 + 5#绘制曲面，采用彩虹色着色：axes.plot_surface(X, Y, Z,cmap='rainbow')#图形可视化：plot.show()

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