python中如何表示指数,python中指数函数的写法
Python绘制指数函数的完整代码
上一期我们介绍了指数函数的形状、性质和算法，用python的matplotlib绘制了两个非常漂亮的指数函数图形。本期我们将介绍如何用python绘制以下指数函数。
我们知道，当0 a 1 0a1 0a1为时，指数函数y=a x y=a x y=ax是单调递减的，当A1A1为时，是单调递增的，所以我们要先定义指数函数。
导入数学.def exponential _ func (x，a): #定义指数函数y=math.pow(a，x)返回y然后，用numpy构造因变量x x x，用上面定义的指数函数计算因变量y y y by。
X=np.linspace(-4，4，40) #构造自变量组Y=[指数_ func (x) for x in x] #求函数值。有了一些自变量和因变量的散乱点，就可以模拟我们通常的3354描点画图的函数画图操作，会用下面的代码画出来。
import math import numpy as NP import matplotlib . py plot as PLT import mpl _ toolkits . axis artist as axis artist # import坐标轴处理模块PLT . rcparams[ font . sans-serif ]=[ sim hei ]PLT . rcparams[ axes . unicode _ MINUS ]=false figure=PLT . figure(figure size=(6，4)) # new canvas ax=axisartist。subplot(fig(fig，11) #使用axisartist创建一个绘图区对象axfigg.add _ axes (ax)。Subplot方法#将绘图区域对象添加到画布def exponential_func(x，a=2): #定义指数函数y=math.pow (a，x) return yx=np.linspace (-4 4，40) #构造自变量组Y=[exponential _ func(X)for X in X]#求函数值ax.plot(X，Y) #绘制指数函数plt.show()
虽然图1很简单，麻雀虽小五脏俱全，但指数函数应该都有。接下来，如何让它们看起来很美。这里重点讲axisartist坐标轴处理类，我们在画笛卡尔直角坐标系的时候已经用过了，这里就不再多说。我们只需要在上面代码的末尾添加一些修改代码来美化坐标轴。
完整代码# -*-编码：utf-8 -*- 创建于2020年2月16日星期日10时19分23秒项目名称：@作者：帅帅dewdmt import math import numpy as NP import matplotlib。py绘图为PLT导入mpl _ toolkits。安讯士艺术家作为安讯士艺术家#导入坐标轴加工模块PLT。RC params[ font。sans-serif ]=[ sim hei ]PLT。RC params[轴。unicode _ MINUS ]=false fig=PLT。图(fig size=(6，4)) #新建画布ax=axisartist .支线剧情（图111) #使用axisartist .陪衬情节方法创建一个绘图区对象axfig.add_axes(ax) #将绘图区对象添加到画布中极好的指数函数(x，a=2): #定义指数函数y=math.pow(a，x) return yX=np.linspace(-4，4，40) #构造自变量组y=[对于X中的x，指数函数(X)]#求函数值ax.plot(X，Y) #绘制指数函数plt.show()#从此处开始打扮print(max(X)，max(Y)) #测试一下自变量最大值和因变量最大值，为后面的坐标轴设置依据ax.axis[:].set_visible(False) #隐藏原来的实线矩形斧头。axis[ x ]=ax。new _ floating _ axis(0，0，axis_direction=bottom) #添加x轴斧头。axis[ y ]=ax。new _ floating _ axis(1，0，axis_direction=bottom) #添加y轴ax.axis[x].set_axisline_style(- ，size=1.0) #给x坐标轴加箭头ax.axis[y].set_axisline_style(- ，size=1.0) #给y坐标轴加箭头ax.annotate(s=x ，xy=(max(X)，0)，xytext=(max(X) 0.5，0.5)) #标注x轴ax.annotate(s=y ，xy=(0，1.0)，xytext=(-0.5，max(Y) 0.5)) #标注y轴plt.xlim(-4，5) #设置横坐标范围plt.ylim(-1，17) #设置纵坐标范围X_lim=np.arange(min(X)，max(X) 1，1)ax.set_xticks(X_lim) #设置x轴刻度Y_lim=np.arange(0，max(Y) 1，1)ax.set_yticks(Y_lim) #设置y轴刻度ax.annotate(s=r$y=a^x$,xy=(3,10),xytext=(3,10))整个代码比较注重细节，如果你要画减函数，只需要将a的初始值设置到(0,1)之间的某个值即可。比如在定义函数的时候，令a=1 2 a=\frac{1}{2} a=21便会画出如下指数函数图
相应的代码改写如下
极好的指数函数(x，a=1/2): #定义指数函数y=math.pow(a，x)返回y参考文献
1https://博客。csdn。net/zengbowengood/article/details/102862072
2https://博客。csdn。net/zengbowengood/article/details/104260155
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