Python绘制你想要的数学函数图形
Python ⾮常热门，但除⾮⼯作需要没有刻意去了解更多，直到有个函数图要绘制，想起了它。结果发现，完全⽤不着明⽩什么是编程，就可以使⽤它完成很多数学函数图的绘制。
linspace numpy
通过以下两个步骤，就可以进⾏数学函数的绘制了。
两个步骤
（1）安装 Anaconda
Anaconda 包含了 Python 的运⾏环境、诸多科学计算库以及好些实⽤⼯具，安装它，有当前所需的⼀切。看它们的翻译，的确也是同类。下载地址：
直接运⾏安装即可，有点⼤。
（2）编织代码运⾏
运⾏ Anaconda Navigator，打开界⾯中的 Spyder，如下图：
进⼊编辑界⾯，我们以⼀个最简单的 y = x 函数为例输⼊以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(1, 10, 1000)
y = x
plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
运⾏它就能看到已经有我们想要的结果。
关键解析
这⼏⾏代码中，前两⾏是引⼊相应的功能库，Anaconda 已经包含了这些库，复制代码上去即可。最后⼀⾏是执⾏绘制。所以关键的代码以下两⾏。
x = np.linspace(1, 10, 1000)
y = x
⽽第⼀⾏指明的是 x 的取值范围，x = np.linspace(1, 10, 1000)表⽰ x 的取值范围为 1 ⾄ 10，后边那个 1000 指的是细粒度，线是由点构成的，但点是⽆穷的，我们通过有限的点形成线，理论上点定义得越细线越精确。
则我们只剩下第⼆⾏ y = x 的函数部分了，对于 y = f(x) 的函数，仅此⼀处写函数即可。试试：
y = np.sin(x)
是不是完全只需要关⼼数据函数，如果你需要的就是这些，⾄此就可以了。
更多控制
若需要进⼀步的对坐标进⾏修饰，设置坐标轴标签，精准刻度等，可以参考：
更多库功能：
numpy 库基础信息可参考：
matplotlib.pyplot 库操作可参考：
不得不提
Anoconda 除了提供 Spyder 编辑⼯具，还提供 Jupyter notebook ⼯具，即所谓有⽂学编程⼯具（左⼿程序员，右⼿作家），了解它可参阅此⽂章：
以下为本⽂介绍的⼏个函数通过 Jupyter notebook 形成⽂档的⼀个⽰例：
效果如下：

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