分享——一个 Python 库( mpmath 库)的 plot 函数(可以和 mathematica 一样,画图不用列矩阵)

本文对比了使用Python的matplotlib和mpmath库进行函数绘图的方法。介绍了两种库的基本使用流程,并对比了它们在绘图便捷性上的差异。

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1. Python 里有一个库, 叫 matplotlib,里面有一个 matplotlib.pyplot.plot 函数,这个函数是普遍画图用的,但是要写矩阵
In [5]: from matplotlib import pyplot
In [7]: import numpy as np

In [9]: X = np.arange(0, 10, 0.1)

In [10]: X
Out[10]: 
array([0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1. , 1.1, 1.2,
       1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2. , 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5,
       2.6, 2.7, 2.8, 2.9, 3. , 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8,
       3.9, 4. , 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5. , 5.1,
       5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6. , 6.1, 6.2, 6.3, 6.4,
       6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7. , 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7,
       7.8, 7.9, 8. , 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9. ,
       9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9])

In [11]: Y = X**4 - 3 * X**2 + 10

In [12]: pyplot.plot(X, Y)
Out[12]: [<matplotlib.lines.Line2D at 0x16b5d0f0>]
  • 结果
    在这里插入图片描述
2. Python 还有另外一个库 叫 mpmath,里面也有一个 plot() ,如果是为了画图,就十分地方便,不需要建立矩阵,直接使用函数的思维
In [13]: import mpmath

In [14]: def func(X):
    ...:     return X**4 - 3 * X**2 + 10
    ...: 
# X 轴范围 [0, 10]; 
# Y 轴范围 [-100, 8000].
In [15]: mpmath.plot([func], [0, 10], [-100, 8000])

  • 结果
    在这里插入图片描述
3. 总结
  1. 做了什么: 使用了 mpmath 中的 plot()matplotlib.pyplot 中的 plot() 作比较
  2. 结果如何: 后者画图的方便性比较好。
  3. 意义如何:后者的画图方式有点像一个数学软件 (mathametica) 的画图方式,更适合强数学思维的人,使用数学思维画图。
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