我试图用指数函数f(x) = exp( X)在a=0和n= 1绘制Taylor展开。
一开始,我写了方程#### n = 1并绘制了它。但是它不能与Exp(x)的图形相匹配。我试着把符号'+‘重新定位到上线,如方程# n = 1,它起了作用。
这些方程完全相同,除了运算符符号(+ )的位置。
作图用的方程( #### n = 1,# n = 1 )有什么区别?
在绘图中,操作符的位置重要吗?
f1 <- function(x) exp( x )
x <- seq( -1, 1, by = 0.025 )
a <- 0
#### n = 1
f1.10 <-
你好,如果我的英语有点生疏,请原谅。我正在尝试创建一个沿着参数函数移动的圆(坐标存储在向量中)。我已经写了一个绘制圆的函数,我知道你可以使用matlab中的axis equal命令来创建一个圆的形状,避免一个椭圆。我的问题是,当我这样做时,图形窗口相对于绘制的图形变得非常宽。任何意见都是值得感谢的。
主代码:
t = linspace(0,3);
x = 30*cos(pi/4)/2*(1-exp(-0.5*t));
y = (30*sin(pi/4)/2 + 9.81/0.5^2)*(1-exp(0.5*t)) - 9.81*t/0.5;
for i = 1:length(t)
pl
I两项职能:
f(x) = x**2
g(x) = -(x-4)*x
我需要计算这两条曲线之间的面积,因为我想要可视化。WolframAlpha有我想要的东西:,但是,我需要在gnu图中制作图形。到目前为止,我的代码如下:
set border linewidth 1
set style line 1 linecolor rgb '#0060ad' linetype 1 linewidth 1
set style line 2 linecolor rgb '#dd181f' linetype 1 linewidth 1
set key at 6.1,1.3
se
我经常将嘈杂的数据与模型一起绘制。残差显示在底部的面板中:
set colors classic
set samp 20000
set table $data
plot '+' u 1:(y=10*(sin(10*$1))):(y-invnorm(rand(0))) w e
unset table
set multiplot layout 2,1
plot $data us 1:($2+$3):3 w p pt 7 ps 0.5 t "noisy data", $data us 1:2 w l lc 3 t "model"
plot
我想把E(在x轴上)和f(在y轴上)分别画成不同的VAlues of T,但是它显示的矩阵不是相同的。如何为T = 100,125,150,175,200,...,500和不同颜色的绘制线宽比正常情况下更厚的图形,比如2。虽然当我将T的单个值放入时得到了结果,但我需要知道如何同时绘制T的多重值,而E=0至10的值是所有T<code>E<213/code>的共同值。
format long
k = 1.38*1e-21;
e = 1.6*1e-19;
E = (0:0.1:9)*e;
Ef = 5*e;
T=100:25:200;
x=1/(k*T);
f = 1./(
我正在研究sagemath中的椭圆曲线。我试图为NIST P-256椭圆曲线上的点的群运算和指数运算收集基准。当我试图对曲线上的两个点执行分组操作时,大约需要2微秒。当我试图用随机指数对椭圆曲线上的一个点进行求幂时,只需要3微秒。这怎么可能呢?因为我是用256位的值求幂,所以这至少需要256个组操作所需的时间,超过0.5ms。我担心如果我的代码是错误的! p = 115792089210356248762697446949407573530086143415290314195533631308867097853951
order = 1157920892103562487626974469
我正在编写一个Euler方法,当" h“或步长改变它的值时,我想在一个图形中绘制不同的曲线,而不是为每个h创建新的变量。有什么简单的方法可以做到吗? 这是我的代码,后面是我想要的图形示例。谢谢! from math import exp
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
sol = lambda x: exp(x**2/2)
dy = lambda x,y: x*y #Ecuacion Dif
sol2 = np.vectorize(sol)
x = 0 #intervalo
xn = 2 #in
我在networkx中绘制了一个无向的加权图,并希望用其相应的权重标记每条边。我可以做到这一点,但我在舍入边缘标签值时遇到了问题,这样结果图就不会太混乱。
我们假设我已经创建了邻接矩阵A,并且labels_dict是一个字典,它的值是每个节点的文本标签,例如'T8-P8‘。
import networkx as nx
G=nx.from_numpy_matrix(A)
pos=nx.spring_layout(G)
nx.draw_networkx_nodes(G,pos,nodelist=[j for j in
range(0,len(A))],node_color='gr
我为下面的代理数据生成了一条指数曲线。在将模型与数据进行拟合之后,我需要确定另一个样本second sample,逐行,是否在fit线之上或下方。我正在挣扎的地方是如何确定second sample数据是高于还是低于fit线。
#Sample Data for generating the exponential curve fit model
ys = np.array([40951088., 35375058., 22160211., 21306439., 20980581., 15379697.,
10308974., 16793804., 6867746., 5952