Python如何实现超越函数积分运算以及绘图

小编给大家分享一下Python如何实现超越函数积分运算以及绘图，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

编译环境：ubuntu17.04 Python3.5

所需库：numpy、scipy、matplotlib

下面是理想平面的辐射强度计算（课程大作业～～～）

1、超越函数积分运算

def integral(x,c1,c2,T): 
  return ((c1*0.98)/(x**5))*(1/((np.e**(c2/(x*T)))-1))

resut,err = integrate.quad(integral, 3, 5, args=(c1,c2,T))

2、绘图实现

plt.figure(1) 
ax1 = plt.subplot(211)
plt.sca(ax1) 
plt.plot(fi,functionI(fi,0.5,5,1,e0),label='n=5,ks=0.5')
plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor = (0.9, 0.9))
plt.xlabel(u'ψ/rad') 
plt.ylabel(u'I/(W/sr)')

ax2 = plt.subplot(212)
plt.sca(ax2) 
plt.plot(fi,functionI(fi,0.5,5,1,e0),label='n=5,ks=0.5')
plt.legend(loc='upper right',bbox_to_anchor = (0.9, 0.9))
plt.xlabel(u'ψ/rad') 
plt.ylabel(u'I/(W/sr)') 

plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5) 
plt.show()

说一下plt.subplots_adjust这个函数，这个是用来调整子图之间的间距的啦

成果图：

以上是“Python如何实现超越函数积分运算以及绘图”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！