求解Python的题！

绘制基本的三角函数。运用matplotlib库和numpy库绘制基本的三角函数

一、三张图像画在一起
效果如下：

img

当使用Matplotlib和NumPy库绘制基本的三角函数时，你可以通过生成自变量（x轴的值）的范围，然后使用NumPy库中的三角函数（如np.sin、np.cos、np.tan）计算对应的因变量（y轴的值），最后使用Matplotlib库绘制曲线图。下面是一个示例代码，演示如何绘制正弦函数、余弦函数和正切函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成自变量 x 的范围
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)

# 计算正弦函数的因变量 y
y_sin = np.sin(x)

# 计算余弦函数的因变量 y
y_cos = np.cos(x)

# 计算正切函数的因变量 y
y_tan = np.tan(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制正弦函数曲线
ax.plot(x, y_sin, label='sin')

# 绘制余弦函数曲线
ax.plot(x, y_cos, label='cos')

# 绘制正切函数曲线
ax.plot(x, y_tan, label='tan')

# 设置图例
ax.legend()

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('Trigonometric Functions')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

运行此代码将绘制包含正弦函数、余弦函数和正切函数的曲线图。你可以根据需要调整自变量范围、添加其他三角函数或进行其他样式设置来定制你的图形。希望这对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。

二、三个分别画
2.1 首先考虑正弦函数
效果如图所示：

img

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成自变量 x 的范围
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)

# 计算正弦函数的因变量 y
y = np.sin(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制正弦函数曲线
ax.plot(x, y)

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('Sine Function')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

2.2 余弦函数
效果如图：

img

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成自变量 x 的范围
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)

# 计算余弦函数的因变量 y
y = np.cos(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制余弦函数曲线
ax.plot(x, y)

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('Cosine Function')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

2.3 正切函数
效果如图：

img

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成自变量 x 的范围
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)

# 计算正切函数的因变量 y
y = np.tan(x)

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制正切函数曲线
ax.plot(x, y)

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('Tangent Function')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

# 显示图形
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-100, 100, 10000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Plot of y=sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xticks(list(range(-100, 101, 5)))
plt.yticks(list(range(-10, 11, 2)))
plt.show()

效果截图：

img

以下是绘制基本三角函数的代码样例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置 x 轴数据
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)

# 绘制正弦函数
y_sin = np.sin(x)
plt.plot(x, y_sin)

# 绘制余弦函数
y_cos = np.cos(x)
plt.plot(x, y_cos)

# 绘制正切函数
y_tan = np.tan(x)
plt.plot(x, y_tan)

# 显示图形
plt.show()

上述代码使用了matplotlib库和numpy库，对于正弦函数、余弦函数和正切函数进行了绘制。在此，我们使用np.linspace()函数设置了-x~x之间等距离的200个点，这里我们以pi为参考点，在转一圈之内将自变量设置足够多的点，以便较为精确地显示函数曲线。

希望上述样例代码能帮到您。

  • 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7615631
  • 你也可以参考下这篇文章：用Python中的matplotlib绘制动态散点图（如何动态更新散点图）
  • 除此之外, 这篇博客: 关于python制成随机散点图和正态散点图_matplotlib_numpy_中的 最终结果： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 10000个点的情况：
    正态分布散点图（10000个点）
    1000个点的情况：
    1000个点

  • 您还可以看一下 唐宇迪老师的Python数据分析（机器学习）经典案例实战课程中的 matplotlib折线图绘制小节, 巩固相关知识点
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
    import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(12,7), dpi=100)

# 生成数据
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)  # 生成-π到π之间的100个数据点
sin_y = np.sin(x)
cos_y = np.cos(x)

# 绘制sin函数的图像
plt.plot(x, sin_y, color='blue', linewidth=2.0, linestyle='-', label='sin(x)')

# 绘制cos函数的图像
plt.plot(x, cos_y, color='green', linewidth=2.0, linestyle='--', label='cos(x)')

# 设置坐标轴范围和间隔
plt.xlim((-4, 4))
plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9))
plt.ylim((-1, 1))
plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 5))

# 添加坐标轴标签和图示
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.legend(loc='upper left')

# 添加标题
plt.title('Sin and Cos Waves')

# 保存图片
plt.savefig('./sin_cos_wave.png')

# 展示图片
plt.show()