python画出e指数函数的图像

本文介绍了一种使用泰勒级数展开近似计算指数函数的方法,并通过Python实现了一个自定义函数来模拟这一过程。此外,还展示了如何将该方法应用于不同数值范围内的指数计算,并比较了近似值与真实值之间的差异。

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这里用Python逼近函数y = exp(x);同样使用泰勒函数去逼近:

exp(x) = 1 + x + (x)^2/(2!) + .. + (x)^n/(n!) + ...

#!/usr/bin/python
#  -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
import math
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


def calc_e_small(x):
    n = 10
    f = np.arange(1, n+1).cumprod()
    b = np.array([x]*n).cumprod()
    return np.sum(b / f) + 1


def calc_e(x):
    reverse = False
    if x < 0:   # 处理负数
        x = -x
        reverse = True
    ln2 = 0.69314718055994530941723212145818
    c = x / ln2
    a = int(c+0.5)
    b = x - a*ln2
    y = (2 ** a) * calc_e_small(b)
    if reverse:
        return 1/y
    return y


if __name__ == "__main__":
    t1 = np.linspace(-2, 0, 10, endpoint=False)
    t2 = np.linspace(0, 3, 20)
    t = np.concatenate((t1, t2))
    print(t)     # 横轴数据
    y = np.empty_like(t)
    for i, x in enumerate(t):
        y[i] = calc_e(x)
        print('e^', x, ' = ', y[i], '(近似值)\t', math.exp(x), '(真实值)')
        # print '误差:', y[i] - math.exp(x)
    plt.figure(facecolor='w')
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.plot(t, y, 'r-', t, y, 'go', linewidth=2)
    plt.title(u'Taylor展式的应用 - 指数函数', fontsize=18)
    plt.xlabel('X', fontsize=15)
    plt.ylabel('exp(X)', fontsize=15)
    plt.grid(True)
    plt.show()


<think>我们参考用户的需求:使用Python绘制指数函数图像。根据引用[2]和引用[3]的内容,我们可以知道绘制指数函数图像通常使用matplotlib和numpy模块。步骤大致如下:1.导入必要的库:numpy用于生成数据,matplotlib.pyplot用于绘图。2.定义x的取值范围(使用numpy的arange或linspace函数)。3.计算每个x对应的y值(即指数函数的值)。4.使用matplotlib绘制曲线,并添加标题、坐标轴标签等。5.显示图像。用户要求绘制指数函数,我们可以以y=e^x和y=2^x为例。注意:引用[3]中给了绘制y=e^x和y=(1/e)^x的代码,我们可以稍作修改。由于用户没有指定具体的指数函数,我们可以先以y=e^x为例,然后扩展其他底数。另外,根据引用[2]中的步骤,我们也可以给一个简单的示例。考虑到用户可能是初学者,我们将提供详细的代码和注释。我们将编写一个绘制指数函数y=a^x的通用方法,并分别绘制底数为2和e的指数函数。具体步骤如下:</think>### 如何用 Python 绘制指数函数图像 绘制指数函数图像需要使用 Python 的 `matplotlib` 和 `numpy` 库。以下是详细步骤和示例代码: #### 基本步骤 1. **导入库**:使用 `numpy` 生成数据,`matplotlib` 绘图 2. **定义变量范围**:创建 x 值的等差数组 3. **计算函数值**:使用指数公式计算 y 值 4. **绘制图像**:设置标题、坐标轴、网格等 5. **显示图像**:使用 `plt.show()` 展示结果 #### 示例代码 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文显示和负号支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文标题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 负号显示 # 创建x值范围(-2到2,步长0.01) x = np.arange(-2, 2.01, 0.01) # 计算不同底数的指数函数 y_e = np.exp(x) # y = e^x y_2 = 2**x # y = 2^x y_custom = np.exp(-x) # y = e^{-x} # 创建布 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制三条曲线 plt.plot(x, y_e, 'r-', linewidth=2, label='$y=e^x$') plt.plot(x, y_2, 'b--', linewidth=2, label='$y=2^x$') plt.plot(x, y_custom, 'g:', linewidth=2, label='$y=e^{-x}$') # 添加标题和标签 plt.title('指数函数图像对比', fontsize=14) plt.xlabel('x 轴', fontsize=12) plt.ylabel('y 轴', fontsize=12) # 添加图例和网格 plt.legend() plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) # 设置坐标轴范围 plt.axis([-2, 2, 0, 8]) # 显示图像 plt.show() ``` #### 关键参数说明 1. **x 范围**:`np.arange(start, stop, step)` 生成等差数组 2. **指数计算**: - `np.exp(x)` 计算 $e^x$ - `a**x` 计算 $a^x$(任意底数) 3. **绘图样式**: - `'r-'` 红色实线 - `'b--'` 蓝色虚线 - `'g:'` 绿色点线 4. `plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])` 设置坐标范围 #### 运行结果 执行后将显示包含三条指数曲线的图像: - 红色曲线:$y = e^x$ 呈快速增长 - 蓝色虚线:$y = 2^x$ 增长较平缓 - 绿色点线:$y = e^{-x}$ 呈衰减趋势 ![指数函数图像示例](https://via.placeholder.com/600x400?text=指数函数图像示例) #### 常见问题解决 1. **中文显示乱码**:确保已设置 `plt.rcParams['font.sans-serif']` 2. **负号不显示**:添加 `plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False` 3. **图像不光滑**:减小 `np.arange()` 的步长值(如 0.001) > 提示:修改底数只需调整计算公式,例如绘制 $y=3^x$ 使用 `y = 3**x`[^2][^3]
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