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import math
math.pow( 2, x )
或者
import math
def zhishu(x):
return math.pow(2, x)
其中有兩個非常漂亮的指數函數圖就是用python的matplotlib畫出來的。這一期,我們將要介紹如何利用python繪制出如下指數函數。
圖 1 a1圖 1 a1
我們知道當0 ,指數函數 是單調遞減的,當a1 時,指數函數是單調遞增的。所以我們首先要定義出指數函數,將a值做不同初始化
import math
...
def exponential_func(x, a): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y
然后,利用numpy構造出自變量,利用上面定義的指數函數來計算出因變量
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
有了自變量和因變量的一些散點,那么就可以模擬我們平時畫函數操作——描點繪圖,利用下面代碼就可以實現
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist #導入坐標軸加工模塊
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
fig=plt.figure(figsize=(6,4)) #新建畫布
ax=axisartist.Subplot(fig,111) #使用axisartist.Subplot方法創建一個繪圖區對象ax
fig.add_axes(ax) #將繪圖區對象添加到畫布中
def exponential_func(x, a=2): #定義指數函數
y=math.pow(a, x)
return y
X=np.linspace(-4, 4, 40) #構造自變量組
Y=[exponential_func(x) for x in X] #求函數值
ax.plot(X, Y) #繪制指數函數
plt.show()
圖 2 a=2
圖2雖簡單,但麻雀雖小五臟俱全,指數函數該有都有,接下來是如何讓其看起來像我們在作圖紙上面畫的那么美觀,這里重點介紹axisartist 坐標軸加工類,在的時候我們已經用過了,這里就不再多說了。我們只需要在上面代碼后面加上一些代碼來將坐標軸好好打扮一番。
圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-圖 3 a1 完整代碼# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Feb 16 10:19:23 2020project name:@author: 帥帥de三叔"""import mathimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mp
python指數這樣打出來。
1、知道當0,指數函數是單調遞減的,當a1時,指數函數是單調遞增的。首先要定義出指數函數,將a值做不同初始化。
2、利用numpy構造出自變量,利用定義的指數函數來計算出因變量。
3、有了自變量和因變量的一些散點,模擬平時畫函數操作,描點繪圖。
當前題目:python取指數函數 python 求指數
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