Как нарисовать синусоиду в питоне
Перейти к содержимому

Как нарисовать синусоиду в питоне

  • автор:

Построить график синусоиды

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Подскажите как верно указать частоты ω = 2π, ω = 3π, . ω = 8π??

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
import matplotlib.pyplot as plt from numpy import arange, sin, pi t = arange(-1, 1, 0.01) #список от -1.0 до 1.0 с шагом 0.01 fig = plt.figure(1) # первое окно с графиками w = 2*pi plt.plot(t, sin(w * t), 'g^') # график sin⁡(wt) plt.axis([-1, 2, -1, 1]) # от -1 до 2 по OX и от -1 до 1 по OY plt.title('sin') plt.show()

94731 / 64177 / 26122
Регистрация: 12.04.2006
Сообщений: 116,782
Ответы с готовыми решениями:

Построить график текущего спектра синусоиды
Доброго времени суток, помогите пожалуйста построить график либо в MatCAD, либо MatLab.

c# построить график синусоиды раскладываемой в ряд Тейлора
Помогите построить график синусоиды раскладываемой в ряд Тейлора . 1 член 2 член и так до 5 что бы.

График синусоиды
Помогите изменить формулу программы. Нужно чтобы можно было задать длину волны и амплитуду .

график синусоиды
требуется написать график синосоиды, чтоб при запуске был график синосоиды с осями и чтоб на осе.

Графика: график синусоиды
ВОТ ПРОГРАММА: uses GraphABC; var y0,t0,y1,t1,k,i: integer; y,t: real; begin.

87844 / 49110 / 22898
Регистрация: 17.06.2006
Сообщений: 92,604
Помогаю со студенческими работами здесь

Формула график синусоиды с острыми пиками?
Как построить график, например X,Y –координаты, с одной стороны:Y = sin(X*Pi/180) и другой.

проверьте програму вывода синусоиды график
uses crt; var Sx,Sy:integer; windmaxy,windminy:integer; x,y:real; begin.

проверьте програму вывода синусоиды график
uses crt; var Sx,Sy:integer; windmaxy,windminy:integer; x,y:real; begin.

Как вывести график синусоиды звездочками на консоль?
имеется синусоида, как вывести звездочками график на консоль

Добавить на существующий график еще две синусоиды
есть такая прога. на до сделать так, что на этом же графике воспроизводилось еще 2 синусойды.

Как построить синусоиды и светофор?
здравствуйте! помогите пожалуйста, как построить синусоиды и светофор на Delphi?

Или воспользуйтесь поиском по форуму:

Графики функций и поверхностей в Python Питон Matplotlib

Построение графиков с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.

В этом уроке мы разберём, как строить графики функций с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.
Matplotlib это библиотека для Python, предназначенная для визуализации данных. В данном уроке мы разберём построение графиков функций в Питон на плоскости и построение поверхности в трёхмерном пространстве. Зачастую, именно Matplotlib используется в научных исследованиях и конференциях для демонстрации полученных данных.
Для построения графиков нужно импортировать модуль Pyplot. Pyplot это модуль для работы с графиками в Питоне. Pyplot это набор команд, созданных для построения графиков функций и уравнений. Для удобного построения графиков так же нужно использовать библиотеку NumPy.
Matplotlib, как и NumPy, встроен в среду разработки Spyder, поэтому их можно импортировать без предварительной установки.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
as np и as plt означает, что когда мы будем вызывать функции и процедуры из модулей, вместо названия модулей мы будем использовать np и plt .
Для построения графика функции в Python нужно задать саму функцию. Её можно задать с помощью лямбда-функции. Лямбда-функция — это краткий способ записи обычной функции в одну строчку. В этом уроке мы рассмотрим построение синусоиды на Питоне. Синусоида задаётся функцией f(x) = sin(x) .
y = lambda x: np.sin(x)
y это обозначение функции (для её вызова мы будем использовать y(x) ), lambda это ключевое слово, обозначающее начало задания лямбда-функции, x это аргумент, использующийся в функции, после двоеточия задаётся функция. Так как в стандартном Python нет функции, возвращающей синус x , мы его задаём с помощью NumPy, его мы импортировали под именем np .
Все действия в Pyplot производятся на рисунках. Для построения графика функции в Python нужно сначала задать сетку координат. Сетка координат в python задается с помощью команды plt.subplots().
fig = plt.subplots()
Мы должны определить область значений, на которой мы будем строить график функции в Питоне. Это делается с помощью linspace .
x = np.linspace(-3, 3, 100)
linspace создаёт массив с нижней границей -3 и верхней границей 3 , в созданном массиве будет 100 элементов. Чем больше будет последнее число, тем больше значений функции будет рассчитываться, тем точнее будет отображаться график в Python.
После того, как мы создали систему координат, область построения, мы можем построить график в Питон. Для построения графика фуекции в Python нужно использовать команду plt.plot(x, y(x)) , где x это аргумент, y(x) это функция от x , заданная с помощью лямбда-выражения.
plt.plot(x, y(x))
После того, как мы построили график в Python, нужно показать его на рисунке. Для этого используется plt.show() .
Полный код программы на python для рисования графика функции
# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace( -3, 3, 100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
# показываем график
plt.show()

Получим график синусоиды в python в отдельном окне

график функции на Python

Отображение нескольких графиков на одном рисунке в Python

В одной области в python можно отобразить графики нескольких функций. Добавим aeyrwb. y=x и нарисуем ее совместно с синусоидой.
Для этого введем еще одну функцию с помощью lambda
y1=lambda x: x
Построим график этой функции
plt.plot(x,y1(x))
В итоге программа в Python для построения графиков двух функций в одном окне

# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
y1=lambda x: x
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace(-3, 3,100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
plt.plot(x,y1(x))
# показываем график
plt.show()

построение графика двух функций в python

Трехмерные поверхности в Python

В трёхмерном пространстве каждая точка задаётся тремя координатами, следовательно, в трёхмерном пространстве нужно два аргумента для задания функции. В этом уроке по Питону мы зададим функцию
f(x,y)=x^2-y^2
от двух аргументов. Аргументы x и y , функция z .
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
Чтобы начать рисовать трехмерные поверхности в Python нужно сначал задать область построения с помощью функции plt.figure принимает параметр figsize(x, y) , где x и y – ширина и высота рисунка в дюймах. Создадим рисунок в Python размером 12×6 дюймов для отображения графиков
fig = plt.figure(figsize = (12, 6))
В построенной области мы создадим рисунок, в котором будут отображено трёхмерное пространство с координатными осями и сама поверхность. В Питоне для этого используется fig.add_subplot() .
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
Функция в Python fig.add_subplot() разбивает область построения на клетки и задает в какой клетке рисовать трехмерный график. Так команда ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’) разбивает область построения на две клтки и в первую клетку будет отображаться трехмерный гарфик, благодаря аргументу projection = ‘3d’
Введём области отображения функции для каждого аргумента в Питон.
xval = np.linspace(-5, 5, 100)
yval = np.linspace(-5, 5, 100)
Нужно создать поверхность, которая будет отображаться на рисунке в Python. Для этого используется
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride = 4, cstride = 4, cmap = cm.plasma)
Где x и y это принимаемые аргументы, z это получаемая функция, rstride и cstride отвечает за шаг прорисовки поверхности в Питон, чем меньше будут эти значения, тем более плавно будет выглядеть градиент на поверхности. С помощью cmap.plasma поверхность будет отображаться с цветовой схемой plasma . Например, существуют цветовые схемы, такие как viridis и magma . Полный список цветовых схем есть на сайте Matplotlib.
Пример программы на Python построение поверхности в трёхмерном пространстве # импортируем модули
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
# уравнение поверхности
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
# создаём полотно для рисунка
fig = plt.figure(figsize = (10, 10))
# создаём рисунок пространства с поверхностью
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
# размечаем границы осей для аргументов
xval = np.linspace(-4, 4, 100)
yval = np.linspace(-4, 4, 100)
# создаём массив с xval столбцами и yval строками
# — в этом массиве будут храниться значения z
x, y = np.meshgrid(xval, yval)
# приравниваем z к функции от x и y
z = f(x, y)
# создаём поверхность
surf = ax.plot_surface(
# отмечаем аргументы и уравнение поверхности
x, y, z,
# шаг прорисовки сетки
# — чем меньше значение, тем плавнее
# — будет градиент на поверхности
rstride = 10,
cstride = 10,
# цветовая схема plasma
cmap = cm.plasma)

Получим график трехмерной поверхности в цветовой гамме в специальном окне

график трехмерной поверхности в python

Изменим параметры построения трехмерной поверхности, уменьшим размер сетик, сделаем поверхность более плавной и точной для этого уменьшаем параметры и сменим цветовую гамму на viridis

rstride = 2,
cstride = 2,
cmap = cm.viridis)

Получим график трехмерной поверхности в Python более точный и в другой цветовой гамме

трехмерная поверхность в Python

Вернуться к содержанию курса python Следующая тема Классы в Питон

Построение с Matplotlib

Добавление дополнительных функций к простому графику: метки оси, заголовок, метки оси, сетка и легенда

В этом примере мы берем график с синусоидой и добавляем к нему больше функций; а именно заголовок, метки оси, заголовок, метки оси, сетка и легенда.

 # Plotting tutorials in Python # Enhancing a plot import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2.0*np.pi, 101) y = np.sin(x) # values for making ticks in x and y axis xnumbers = np.linspace(0, 7, 15) ynumbers = np.linspace(-1, 1, 11) plt.plot(x, y, color='r', label='sin') # r - red colour plt.xlabel("Angle in Radians") plt.ylabel("Magnitude") plt.title("Plot of some trigonometric functions") plt.xticks(xnumbers) plt.yticks(ynumbers) plt.legend() plt.grid() plt.axis([0, 6.5, -1.1, 1.1]) # [xstart, xend, ystart, yend] plt.show() 

Создание нескольких графиков на одной фигуре путем наложения, аналогичного MATLAB

В этом примере кривая синуса и кривая косинуса изображены на одном рисунке путем наложения графиков друг на друга.

 # Plotting tutorials in Python # Adding Multiple plots by superimposition # Good for plots sharing similar x, y limits # Using single plot command and legend import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2.0*np.pi, 101) y = np.sin(x) z = np.cos(x) # values for making ticks in x and y axis xnumbers = np.linspace(0, 7, 15) ynumbers = np.linspace(-1, 1, 11) plt.plot(x, y, 'r', x, z, 'g') # r, g - red, green colour plt.xlabel("Angle in Radians") plt.ylabel("Magnitude") plt.title("Plot of some trigonometric functions") plt.xticks(xnumbers) plt.yticks(ynumbers) plt.legend(['sine', 'cosine']) plt.grid() plt.axis([0, 6.5, -1.1, 1.1]) # [xstart, xend, ystart, yend] plt.show() 

Создание нескольких графиков на одном рисунке с использованием наложения графиков с отдельными командами графиков

Как и в предыдущем примере, здесь кривая синуса и косинуса строится на одном и том же рисунке с использованием отдельных команд построения. Это более Pythonic и может быть использовано для получения отдельных маркеров для каждого сюжета.

 # Plotting tutorials in Python # Adding Multiple plots by superimposition # Good for plots sharing similar x, y limits # Using multiple plot commands # Much better and preferred than previous import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2.0*np.pi, 101) y = np.sin(x) z = np.cos(x) # values for making ticks in x and y axis xnumbers = np.linspace(0, 7, 15) ynumbers = np.linspace(-1, 1, 11) plt.plot(x, y, color='r', label='sin') # r - red colour plt.plot(x, z, color='g', label='cos') # g - green colour plt.xlabel("Angle in Radians") plt.ylabel("Magnitude") plt.title("Plot of some trigonometric functions") plt.xticks(xnumbers) plt.yticks(ynumbers) plt.legend() plt.grid() plt.axis([0, 6.5, -1.1, 1.1]) # [xstart, xend, ystart, yend] plt.show() 

Графики с общей осью X, но с другой осью Y: с использованием twinx ()

В этом примере мы построим синусоидальную и гиперболическую синусоидальные кривые на одном графике с общей осью X, имеющей разные оси Y. Это достигается за счет использования команды TwinX ().

# Plotting tutorials in Python # Adding Multiple plots by twin x axis # Good for plots having different y axis range # Separate axes and figure objects # replicate axes object and plot curves # use axes to set attributes # Note: # Grid for second curve unsuccessful : let me know if you find it! :( import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2.0*np.pi, 101) y = np.sin(x) z = np.sinh(x) # separate the figure object and axes object # from the plotting object fig, ax1 = plt.subplots() # Duplicate the axes with a different y axis # and the same x axis ax2 = ax1.twinx() # ax2 and ax1 will have common x axis and different y axis # plot the curves on axes 1, and 2, and get the curve handles curve1, = ax1.plot(x, y, label="sin", color='r') curve2, = ax2.plot(x, z, label="sinh", color='b') # Make a curves list to access the parameters in the curves curves = [curve1, curve2] # add legend via axes 1 or axes 2 object. # one command is usually sufficient # ax1.legend() # will not display the legend of ax2 # ax2.legend() # will not display the legend of ax1 ax1.legend(curves, [curve.get_label() for curve in curves]) # ax2.legend(curves, [curve.get_label() for curve in curves]) # also valid # Global figure properties plt.title("Plot of sine and hyperbolic sine") plt.show() 

Графики с общей осью Y и другой осью X с использованием twiny ()

В этом примере, график с кривыми , имеющими общую ось ординат , но разные оси х продемонстрирована с использованием метода twiny (). Кроме того, некоторые дополнительные функции, такие как заголовок, легенда, метки, сетки, метки осей и цвета, добавляются к графику.

# Plotting tutorials in Python # Adding Multiple plots by twin y axis # Good for plots having different x axis range # Separate axes and figure objects # replicate axes object and plot curves # use axes to set attributes import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt y = np.linspace(0, 2.0*np.pi, 101) x1 = np.sin(y) x2 = np.sinh(y) # values for making ticks in x and y axis ynumbers = np.linspace(0, 7, 15) xnumbers1 = np.linspace(-1, 1, 11) xnumbers2 = np.linspace(0, 300, 7) # separate the figure object and axes object # from the plotting object fig, ax1 = plt.subplots() # Duplicate the axes with a different x axis # and the same y axis ax2 = ax1.twiny() # ax2 and ax1 will have common y axis and different x axis # plot the curves on axes 1, and 2, and get the axes handles curve1, = ax1.plot(x1, y, label="sin", color='r') curve2, = ax2.plot(x2, y, label="sinh", color='b') # Make a curves list to access the parameters in the curves curves = [curve1, curve2] # add legend via axes 1 or axes 2 object. # one command is usually sufficient # ax1.legend() # will not display the legend of ax2 # ax2.legend() # will not display the legend of ax1 # ax1.legend(curves, [curve.get_label() for curve in curves]) ax2.legend(curves, [curve.get_label() for curve in curves]) # also valid # x axis labels via the axes ax1.set_xlabel("Magnitude", color=curve1.get_color()) ax2.set_xlabel("Magnitude", color=curve2.get_color()) # y axis label via the axes ax1.set_ylabel("Angle/Value", color=curve1.get_color()) # ax2.set_ylabel("Magnitude", color=curve2.get_color()) # does not work # ax2 has no property control over y axis # y ticks - make them coloured as well ax1.tick_params(axis='y', colors=curve1.get_color()) # ax2.tick_params(axis='y', colors=curve2.get_color()) # does not work # ax2 has no property control over y axis # x axis ticks via the axes ax1.tick_params(axis='x', colors=curve1.get_color()) ax2.tick_params(axis='x', colors=curve2.get_color()) # set x ticks ax1.set_xticks(xnumbers1) ax2.set_xticks(xnumbers2) # set y ticks ax1.set_yticks(ynumbers) # ax2.set_yticks(ynumbers) # also works # Grids via axes 1 # use this if axes 1 is used to # define the properties of common x axis # ax1.grid(color=curve1.get_color()) # To make grids using axes 2 ax1.grid(color=curve2.get_color()) ax2.grid(color=curve2.get_color()) ax1.xaxis.grid(False) # Global figure properties plt.title("Plot of sine and hyperbolic sine") plt.show() 

Построить синусоиду

введите сюда описание изображения

А как построить синусоиду с дополнительным параметром — амплитудой 0.75 к примеру?

Отслеживать
задан 2 окт 2021 в 16:53
user463419 user463419

1 ответ 1

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Просто умножьте y на амплитуду.

y = np.sin(2 * np.pi * f * x / Fs) * 0.75 

Отслеживать
ответ дан 2 окт 2021 в 16:57
13.5k 1 1 золотой знак 9 9 серебряных знаков 23 23 бронзовых знака

    Важное на Мете
Похожие

Подписаться на ленту

Лента вопроса

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

Дизайн сайта / логотип © 2024 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2024.4.30.8420

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *