最近看数学，发现有时候画个图还真管用，对理解和展示效果都不错。尤其是三维空间和一些复杂函数，相当直观，也有助于解题。
本来想用mathlab，下载安装都太费事，杀鸡不用牛刀，Python基本就能实现，三维图还可以拖动图像来回旋转。
下面分别在二维三维举例说明。
1. 二维绘图
1) 描述：
绘制极坐标系中r=1他r=2cosθ的相交部分
（没画的时候，我确实没看出r=2cosθ也是正圆）
2) 程序
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)
ax = plt.subplot(111)
x = np.linspace(0, np.pi * 2, 200) # 在0到2pi之间，均匀产生200点的数组
# r = 2cosθ
r = 2 * np.cos(x) # 半径
ax.plot(r * np.cos(x), r * np.sin(x))
# r = 1
r = 1
ax.plot(r * np.cos(x), r * np.sin(x))
plt.show()
3) 运行结果
2. 三维绘图
1) 描述：
绘制向量函数r(t)=(sint,cost,t)的图，即向量r的坐标x,y,z都是t的函数，分别是x(t)=sint, y(t)=cost, z(t)=t。可将函数视为“大黄蜂”的飞行曲线，即t时刻，它在空间中的位置是（x,y,z），以及它的导数（飞行速度）x’(t)=cost, y’(t)=-sint,z=1，即r’(t)=(cost,-sint,1)
2) 程序
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d') # 指定三维空间做图
t = np.linspace(0, 4, 200) # 在0到4之间，均匀产生200点的数组
theta = t * 2 * np.pi # 角度
# r(t)=(sint,cost,t)
z = t
x = np.sin(theta)
y = np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='r(t)')
# r’(t)
z = 1
x = np.cos(theta)
y = -np.sin(theta)
ax.plot(x, y, z, label='r\'(t)')
ax.legend()
plt.show()3) 运行结果
3. 三维曲面
1) 描述
画曲面 z = x^2 +y^2
2) 程序
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-2, 2, 0.1)
Y = np.arange(-2, 2, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = X**2 + Y**2
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()
