python指数函数绘制,python绘制指数函数图像

指数函数的图像在几何画板中如何画?

举例画指数函数y=2^x

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菜单栏上的'绘图'→'绘制新函数'→'2'+'^'+'x'→'确定' 就完成了

python matplotlib怎么让x轴只显示固定个数的标签

1、首先点击键盘 win+r,打开运行窗口;在窗口中输入“cmd",点击确定,打开windows命令行窗口。

2、在cmd命令行窗口中输入"python",进入python交互窗口。

3、引入matplotlib模块的pyplot()函数,并重命名为py;引入numpy模块,并重命名为np。

4、使用函数np.arrange(-5,5,0.01)创建变量x的取值范围,是一个一维数组,使用y=2**x,创建y是与自变量x相对应的一维数组。

5、使用函数plt.plot(x,y)绘制指数函数y=2**x的函数图像。

6、最后使用函数plt.show()显示整个一元一次函数的图像,就完成了。

python拟合指数函数初始值如何设定

求拟合函数,首先要有因变量和自变量的一组测试或实验数据,根据已知的曲线y=f(x),拟合出Ex和En系数。当用拟合出的函数与实验数据吻合程度愈高,说明拟合得到的Ex和En系数是合理的。吻合程度用相关系数来衡量,即R^2。首先,我们需要打开Python的shell工具,在shell当中新建一个对象member,对member进行赋值。 2、这里我们所创建的列表当中的元素均属于字符串类型,同时我们也可以在列表当中创建数字以及混合类型的元素。 3、先来使用append函数对已经创建的列表添加元素,具体如下图所示,会自动在列表的最后的位置添加一个元素。 4、再来使用extend对来添加列表元素,如果是添加多个元素,需要使用列表的形式。 5、使用insert函数添加列表元素,insert中有两个参数,第一个参数即为插入的位置,第二个参数即为插入的元素。origin拟合中参数值是程序拟合的结果,自定义函数可以设置参数的初值,也可以不设定参数的初值。

一般而言,拟合结果不会因为初值的不同而有太大的偏差,如果偏差很大,说明数据和函数不太匹配,需要对函数进行改正。X0的迭代初始值选择与求解方程,有着密切的关系。不同的初始值得出的系数是完全不一样的。这要通过多次选择和比较,才能得到较为合理的初值。一般的方法,可以通过随机数并根据方程的特性来初选。

python怎么表示指数?

其中有两个非常漂亮的指数函数图就是用python的matplotlib画出来的。这一期,我们将要介绍如何利用python绘制出如下指数函数。

图 1 a1图 1 a1

我们知道当0 ,指数函数 是单调递减的,当a1 时,指数函数是单调递增的。所以我们首先要定义出指数函数,将a值做不同初始化

import math

...

def exponential_func(x, a): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

然后,利用numpy构造出自变量,利用上面定义的指数函数来计算出因变量

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

有了自变量和因变量的一些散点,那么就可以模拟我们平时画函数操作——描点绘图,利用下面代码就可以实现

import math

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #导入坐标轴加工模块

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建画布

ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法创建一个绘图区对象ax

fig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中

def exponential_func(x, a=2): #定义指数函数

y=math.pow(a, x)

return y

X=np.linspace(-4, 4, 40) #构造自变量组

Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函数值

ax.plot(X, Y) #绘制指数函数

plt.show()

图 2 a=2

图2虽简单,但麻雀虽小五脏俱全,指数函数该有都有,接下来是如何让其看起来像我们在作图纸上面画的那么美观,这里重点介绍axisartist 坐标轴加工类,在的时候我们已经用过了,这里就不再多说了。我们只需要在上面代码后面加上一些代码来将坐标轴好好打扮一番。

图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-图 3 a1 完整代码# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帅帅de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp

指数函数图像怎么画

函数图像如下:

(1)由指数函数y=a^x与直线x=1相交于点(1,a)可知:在y轴右侧,图像从下到上相应的底数由小变大。

(2)由指数函数y=a^x与直线x=-1相交于点(-1,1/a)可知:在y轴左侧,图像从下到上相应的底数由大变小。

(3)指数函数的底数与图像间的关系可概括的记忆为:在y轴右边“底大图高”;在y轴左边“底大图低”。(如右图)。

扩展资料:

幂的比较常用方法

比较大小常用方法:

(1)做差(商)法:A-B大于0即A大于B A-B等于0即A=B A-B小于0即A小于B 步骤:做差—变形—定号—下结论 ;A\B大于1即A大于B A\B等于1即A等于B A/B小于1即A小于B (A,B大于0)

(2)函数单调性法;

(3)中间值法:要比较A与B的大小,先找一个中间值C,再比较A与C、B与C的大小,由不等式的传递性得到A与B之间的大小。

注意事项

比较两个幂的大小时,除了上述一般方法之外,还应注意:

(1)对于底数相同,指数不同的两个幂的大小比较,可以利用指数函数的单调性来判断。

例如:y1=34 ,y2=35 因为3大于1所以函数单调递增(即x的值越大,对应的y值越大),因为5大于4,所以y2 大于y1 。

参考资料:百度百科-指数函数

怎么在python中定义指数函数

您可以直接调用

import math

math.pow( 2, x )

或者

import math

def zhishu(x):

return math.pow(2, x)


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