numpy库课程实验报告.docxVIP

第九次Python实验 1. 利用umpy库中的多项式处理函数，计算函数f(x)=x^5+2x^3+1当x=2和x=5时的值，并输出f（x）的一阶导数和二阶导数。 （1）代码： import numpy as np A=np.array([1,0,2,0,0,1]) f=np.poly1d(A) print(f) print(x等于2时的值：,f(2)) print(x等于5时的值：,f(5)) fder1=np.polyder(f) print(f(x)的一阶导数：\n) print(fder1) fder2=np.polyder(f,2) print(f(x)的二阶导数：\n) print(fder2) （2）运行结果： （3）结果分析：该题首先引用numpy库，然后表示出方程组的系数矩阵，再用ploy1d（A）函数生成多项式，并计算出x=2和5的值，最后用polyder函数求出该多项式的一二阶导数。 2.绘制下列函数的图像： （1）f（x）=sinx+x^2，[0，2π]。 （2）f（x）=x^3+2x^2+1，[-2，2]。 （1）代码： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import numpy as np import math matplotlib.rcParams[font.family]=SimHei matplotlib.rcParams[axes.unicode_minus]=False x1=np.linspace(0,2*math.pi,100) x2=np.linspace(-2,2,100) y1 = np.sin(x1)+np.square(x1) y2=np.power(x2,3)+2*np.power(x2,2)+1 plt.subplot(1,2,1) plt.title(y=sinx+x^2) plt.plot(x1,y1,r) plt.subplot(1,2,2) plt.title(y=x^3+2*x^2+1) plt.plot(x2,y2,b) plt.show() （2）运行结果： （3）结果分析：此题首先引用numpy库和matplotlib库，然后分别设置x的定义域为[0,2π]以及[-2,2]，将两个多项式分别表示出来，最后用subplot()函数在两个子图上分别绘制显示出来即可。 3.利用matplotlib库中的pyplot模块，绘制x在[10,10]取值区间上的函数f(x)=x^3+2x^2+3x+4、f(x) 一阶导数和二阶导数的图形。要求 ①绘制三个子图，分别放置上述的三个图形。 ② 第一个子图区域，标题为Polynomial，使用红色实线绘制。 ②第二个子图区域，标题为First Derivative，使用蓝色虚线绘制。 ④第三个子图区域，标题为Second Derivative，使用绿色实心圆点绘制。 （1）代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10) A=np.array([1,2,3,4]) y=np.poly1d(A) y1=np.polyder(y,1) y2=np.polyder(y,2) plt.subplot(1,3,1) plt.title(Polynomial) plt.plot(x, y(x),r-) plt.subplot(1,3,2) plt.title(First Derivative) plt.plot(x, y1(x),b:) plt.subplot(1,3,3) plt.title(Second Derivative) plt.plot(x, y2(x),g.) plt.show() （2）运行结果： （3）结果分析：在这道题中，首先引用numpy库和matplotlib库中的pyplot模块，设置x区间[10,10]，然后表示出方程组的系数矩阵，再用ploy1d（A）函数生成函数f(x) =x^3+2x^2+3x+4，再用polyder函数求出该多项式的一二阶导数。最后用subplot函数创建子绘图区域，分别将各个区域的标题和线条设置好输出即可。 4. 统计你所在班级的所有同学的出生月份，然后选择一个你认为可以有效展示信息的图形，并使用matplotlib库中的pyplot模块来绘制出该图形，图形中请增加必要的图形元素（如坐标轴标签或者标题等）来说明该图形的相关信息。 （1）代码： import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import numpy as np matplotlib.rc