函数图象——在线性坐标系中绘制幂函数图象

本文记述了用 Matplotlib 在线性坐标系中绘制幂函数图象的例子。

代码主体内容如下：

...

def main():

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8))             #1

    ax = configure_axes(ax, 'Power Function', 5, 5, 1, 0.25, 1, 0.25)    #2

    x = np.linspace(-5.3, 5.3, 100)                 #3
    y = x
    ax.plot(x, x, color='g')
    ax.text(5.0, 5.2,  r'$y = x$',  color='g', horizontalalignment='right',  verticalalignment='bottom')
                                                #4

    x = np.linspace(-2.302, 2.302, 100)             #3
    y = np.power(x, 2)
    ...
    
    x = np.linspace(-1.743, 1.743, 100)             #3
    y = np.power(x, 3)
    ...
    
    x = np.linspace(0, 5.3, 100)                    #3
    y = np.power(x, 1/2)
    ...
        
    x1 = np.linspace(0.188, 5.3, 100)               #3
    y1 = np.power(x1, -1)
    x2 = np.linspace(-0.188,-5.3,100)
    y2 = np.power(x2, -1)
    ...

    fig.tight_layout()                  #5

    ...


def configure_axes(ax, title, xlimit, ylimit, xmajorunit = 5, xminorunit = 1, ymajorunit = 5, yminorunit = 1):

    ...


if __name__ == '__main__': main()

...

在绘图前，准备一个特定大小的区域（#1）。配置坐标系（#2），其中内容请参考在线性坐标系中绘制一次函数图象。绘图时，用绿色、红色、蓝色、黄色和黑色实线分别绘制 y = x、 y = x^2、 y = x^3、 y = x^(1/2) 和 y = x^(-1) 这五个幂函数图象（#3），并附上数学表达式说明（#4）。最后调整绘图区域大小以填充整个图象区域（#5）。

图象显示如下：

此代码可在 Matplotlib 3.3.4，Python 3.6.8 环境中运行。完整的代码请参考 [gitee] cnblogs/18454038 。

更多例子请参考 函数图象、数据可视化 和 Matplotlib Gallery。