numpy+matplotlib完成信号与系统课后练习1.1

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第一章:绘制函数图像 1.1

题目如下

本次的要点如下

• 使用numpy产生时间取样点.
• numpy的特殊函数
• 设置matplotlib图像的格式

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正文

题目一
首先导入需要的包

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

截取时间序列并产生有关函数

t = np.arange(0,30,0.1) # 生成时间抽样点
f = np.exp(-0.1*t) * np.sin(2/3*t) # 表达出对应的函数

接下来就是设置要显示的图像的一些格式,并产生图像.

plt.grid(ls='--') # 设置网格 及其演样式
plt.xlim(0,30) #限制x轴的坐标范围
plt.ylim(-1,1,) #限制y轴的坐标范围
plt.yticks(np.arange(-1,1.2,0.2))  #更改y轴的刻度
plt.xlabel('Time(sec)') #设置 x y的label
plt.ylabel('f(t)') 
plt.plot(t,f) #把 t f的数据传入 生成图像

接下来记录一下上边一些函数的用法.

• grid函数就是产生网格的函数,我们经常用到的两个参数有两个,一个是’ls’代表的是网格线的样式,另一个是linewidth来表示网格线的宽度.需要的时候可以自己百度一些具体的参数.
• xlim实现了对x轴坐标范围的限制,ylim起着同样的作用.
• yticks可以用给定的等长度的字符,数组等替换原有的刻度.
• xlabel显示对应轴的标签.
• 最后就是显示图像了.值得注意的是我测试的环境是ipython notebook回自动的产生图像,如果是普通的编译器,需要调用plt.show()函数来显示图像.

完整代码段.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

t = np.arange(0,30,0.1) # 生成时间抽样点
f = np.exp(-0.1*t) * np.sin(2/3*t) # 表达出对应的函数
plt.grid(ls='--') # 设置网格 及其演样式
plt.xlim(0,30) #限制x轴的坐标范围
plt.ylim(-1,1,) #限制y轴的坐标范围
plt.yticks(np.arange(-1,1.2,0.2))  #更改y轴的刻度
plt.xlabel('Time(sec)') #设置 x y的label
plt.ylabel('f(t)') 
plt.plot(t,f) #把 t f的数据传入 生成图像

生成的效果图