誰能給出這個 很經典的二元函數三維圖像 放大的圖形?。?/h2>

如圖給出了 x 從 -0.5 至 0，y?從 -0.5 至 0 的局部變化趨勢

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當 y=x（即 k=1，對應于圖中正方體頂面對角線從 (0.5,0.5) 至 (0,0) ）趨近于 0 時，函數取得最大值 1/2

當 k ≠ 1 時，函數值為 1/(k+1/k)，無論 k 趨于 0 或無窮大，函數值都趨于 0，即在 0 至 0.5 之間變化，?無限靠近圖中 z 軸 (0,0.5) 線段。

當 x 和 y 趨于原點時，函數值在 (-0.5,0.5) 之間變化。由于不趨于一個固定值，因此該函數趨于坐標原點時無極限。

Python之神奇的繪圖庫matplotlib

matplotlib是Python最著名的繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地進行制圖。本文將以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的幾種圖。其中包括填充圖、散點圖(scatter plots)、. 條形圖(bar plots)、等高線圖(contour plots)、 點陣圖和3D圖，下面來一起看看詳細的介紹：

一、填充圖

參考代碼

簡要分析

這里主要是用到了fill_between函數。這個函數很好理解，就是傳入x軸的數組和需要填充的兩個y軸數組；然后傳入填充的范圍，用where=來確定填充的區(qū)域；最后可以加上填充顏色啦，透明度之類修飾的參數。

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效果圖

二、散點圖(scatter plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先介紹一下numpy 的normal函數，很明顯，這是生成正態(tài)分布的函數。這個函數接受三個參數，分別表示正態(tài)分布的平均值，標準差，還有就是生成數組的長度。很好記。

2.然后是arctan2函數，這個函數接受兩個參數，分別表示y數組和x數組，然后返回對應的arctan(y/x)的值，結果是弧度制。

3.接下來用到了繪制散點圖的scatter方法，首先當然是傳入x和y數組，接著s參數表示scale，即散點的大小；c參數表示color，我給他傳的是根據角度劃分的一個數組，對應的就是每一個點的顏色（雖然不知道是怎么對應的，不過好像是一個根據數組內其他元素進行的相對的轉換，這里不重要了，反正相同的顏色賦一樣的值就好了）；最后是alpha參數，表示點的透明度。scatter函數的高級用法可以參見官方文檔scatter函數或者help文檔，最后設置下坐標范圍就好了。

效果圖

三、等高線圖(contour plots)

參考代碼

簡要分析

1.首先要明確等高線圖是一個三維立體圖，所以我們要建立一個二元函數f，值由兩個參數控制，(注意，這兩個參數都應該是矩陣)。

2.然后我們需要用numpy的meshgrid函數生成一個三維網格，即，x軸由第一個參數指定，y軸由第二個參數指定。并返回兩個增維后的矩陣，今后就用這兩個矩陣來生成圖像。

3.接著就用到coutourf函數了，所謂contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描邊；這個函數主要是接受三個參數，分別是之前生成的x、y矩陣和函數值；接著是一個整數，大概就是表示等高線的密度了，有默認值；然后就是透明度和配色問題了，cmap的配色方案這里不多研究。

4.隨后就是contour函數了，很明顯，這個函數是用來描線的。用法可以類似的推出來，不解釋了，需要注意的是他返回一個對象，這個對象一般要保留下來個供后續(xù)的加工細化。

5.最后就是用clabel函數來在等高線圖上表示高度了，傳入之前的那個contour對象；然后是inline屬性，這個表示是否清除數字下面的那條線，為了美觀當然是清除了，而且默認的也是1；再就是指定線的寬度了。

效果圖

怎樣畫二元函數圖象

常用方法是根據解析式，列表、描點、連線，一般要至少7個點，并且最好先求出-b/2a的值，以此為中間點，左右對稱著取點。

另外方法是：先用公式x=-b/2a，y=(4ac-b^2)/4a算出頂點坐標，然后解方程ax^2+bx+c=0，求得與x軸的兩個交點（x1,0）（x2,0），再找到與y軸的交點（0,c），用著四個點可以簡單地作出圖象。

python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）

python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變量分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，后期還會不斷的收集整理，請關注更新！

以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn

一、折線圖

折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢

Matplotlib

plt.plot(x,?y)

plt.show()

Seaborn

df?=?pd.DataFrame({'x':?x,?'y':?y})

sns.lineplot(x="x",?y="y",?data=df)

plt.show()

二、直方圖

直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區(qū)間，然后在每個小區(qū)間內用矩形條（bars）展示該區(qū)間的數值

Matplotlib

Seaborn

三、垂直條形圖

條形圖可以幫我們查看類別的特征。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。

Matplotlib

Seaborn

1plt.show()

四、水平條形圖

五、餅圖

六、箱線圖

箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。

可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。

Matplotlib

Seaborn

七、熱力圖

力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。

通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多

八、散點圖

散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變量的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變量之間的關系。

Matplotlib

Seaborn

九、蜘蛛圖

蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變量相對于另一個變量的顯著性是清晰可見

十、二元變量分布

二元變量分布可以看兩個變量之間的關系

十一、面積圖

面積圖又稱區(qū)域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用于引起人們對總值趨勢的注意。

堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。

十二、六邊形圖

六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然后根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。

原文至：

python中pow(x,y[,z])函數怎么使用？

你的語法有錯誤。

內置函數power(x, y[, z])中的x和y是必選參數，z是可選參數；如果使用了參數z，中括號必須去掉，即power(x,y,z)，其結果是x的y次方再對z求余數，但是這種方式比power(x,y) % z的執(zhí)行效率要高。

你可以使用power(2, 4)或者power(2,4,3)。

power(2,4)=2的4次方=16；

power(2,4,3)=2的4次方再模上3=16 % 3=1。

二元一次函數的圖怎么畫

二元一次函數可表示為y=kx+b

k,b為常數

先求出x軸上的點，即y=0時，x=-b/k

該點坐標為(x=-b/k,0)

再求出y軸上的點，即x=0時，y=b

該點坐標為(0,b)

過兩點做一條直線即為該函數的圖像。

文章名稱：python二元函數圖 python二元函數如何編寫
本文地址：http://jinyejixie.com/article16/doschdg.html

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