可以使用Python計(jì)算機(jī)圖形學(xué)庫(kù)matplotlib來繪制SSE值與K值的函數(shù)圖像,具體步驟如下:
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1. 導(dǎo)入必要的庫(kù),例如matplotlib,numpy,scipy等。
2. 使用numpy和scipy生成k值與SSE值之間的矩陣,并將其存儲(chǔ)到列表中。
3. 使用matplotlib繪制輸入矩陣中包含的散點(diǎn)圖,即k值與SSE值的函數(shù)圖像。
不寫出y=f(x)這樣的表達(dá)式,由隱函數(shù)的等式直接繪制圖像,以x2+y2+xy=1的圖像為例,使用sympy間接調(diào)用matplotlib工具的代碼和該二次曲線圖像如下(注意python里的乘冪符號(hào)是**而不是^,還有,python的sympy工具箱的等式不是a==b,而是a-b或者Eq(a,b),這幾點(diǎn)和matlab的區(qū)別很大)
直接在命令提示行的里面運(yùn)行代碼的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
pre
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
def func(x):
return -(x-2)*(x-8)+40
x=np.linspace(0,10)
y=func(x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
plt.ylim(ymin=20)
a=2
b=9
ax.set_xticks([a,b])
ax.set_xticklabels(['$a$','$b$'])
ax.set_yticks([])
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
ix=np.linspace(a,b)
iy=func(ix)
ixy=zip(ix,iy)
verts=[(a,0)]+list(ixy)+[(b,0)]
poly = Polygon(verts,facecolor='0.9',edgecolor='0.5')
ax.add_patch(poly)
x_math=(a+b)*0.5
y_math=35
plt.text(x_math,y_math,r"$\int_a^b(-(x-2)*(x-8)+40)dx$",horizontalalignment='center',size=12)
plt.show()
/pre
可以的。 python利用matplotlib這個(gè)庫(kù),先定義一個(gè)空?qǐng)D層,然后聲明x,y,z的值,x,y,z賦相應(yīng)的列的值,最后建立標(biāo)簽,標(biāo)題即可。最后,excel安裝運(yùn)行python的插件,運(yùn)行python。
分享名稱:python畫函數(shù)建模圖 python繪制數(shù)學(xué)函數(shù)
轉(zhuǎn)載源于:http://vcdvsql.cn/article16/doicsgg.html
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