用Python画函数图像最常用方式是结合numpy生成数据点和matplotlib.pyplot绘图；支持单函数、多函数对比、自定义样式及分段函数绘制。
用 Python 画函数图像最常用、最直接的方式是结合 matplotlib 和 numpy：用 numpy 生成自变量数据点，用 matplotlib 的 plot() 绘制曲线。
准备基础工具
确保已安装两个核心库：
-
numpy：用于高效生成等间距的 x 值（如np.linspace(-5, 5, 1000)） -
matplotlib.pyplot：用于绘图，常用plt.plot(x, y)和plt.show()
安装命令（如未安装）：pip install numpy matplotlib
画一个基本函数（例如 y = sin(x)）
代码简洁清晰：
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(-2np.pi, 2np.pi, 1000) y = np.sin(x)
plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('sin(x)') plt.title('正弦函数图像') plt.grid(True) plt.show()
关键点：
– linspace 控制定义域范围和采样密度，点太少会导致折线感强；
– 所有运算（如 np.sin）自动作用于整个数组，无需循环。
同时画多个函数或自定义样式
比如对比 y = x² 和 y = 2x：
x = np.linspace(-3, 3, 500) y1 = x ** 2 y2 = 2 * xplt.plot(x, y1, label='y = x²', color='blue', linewidth=2) plt.plot(x, y2, label='y = 2x', color='red', linestyle='--') plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
支持的常用设置：
– label 配合 plt.legend() 显示图例
– color 设颜色（可写 'red' 或 '#FF6B6B'）
– linestyle 控制线型（'-' 实线、'--' 虚线、'-.' 点划线）
– marker 可加散点（如 marker='o'，适合离散函数）
处理分段函数或含特殊点的函数
例如画分段函数：
y = x (x
x = np.linspace(-2, 2, 500) y = np.piecewise(x, [x < 0, x >= 0], [lambda x: x, lambda x: x**2])plt.plot(x, y, 'g-', linewidth=1.5) plt.axvline(x=0, color='k', linestyle=':', alpha=0.7) # 标出分界线 plt.show()
注意：
– 用 np.piecewise 或布尔索引（如 y[x）避免循环
– 对含奇点（如 1/x 在 x=0 处）的函数，应主动剔除或分段绘制，防止连线跨过无穷间断点
