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二维图像
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
low=lambda x:10000 if x>10000 else -10000 if x<-10000 else x
f=lambda x:x**5#设计一个函数
start=-10 #输入需要绘制的起始值（从左到右）
stop=10 #输入需要绘制的终点值
step=0.01#输入步长
num=(stop-start)/step #计算点的个数
x = np.linspace(start,stop,num)
y = f(x)
for i in range(len(y)):#再应用一个low函数以防止函数值过大导致显示错误（可选）#若函数无法直接应用到np数组上可以使用for来逐个应用
y[i]=low(y[i])
z=y
fig=plt.figure(figsize=(6,6))#建立一个对象并设置窗体的大小，使其为正方形，好看 #注意 可以建立多个对象，但plt指令只会对最后一个指定的对象进行操作（查看过源码了）
plt.plot(x, y,label='First Curve')#在当前的对象上进行操作
plt.grid(True)#显示网格
plt.axis("equal")#设置了x、y刻度长度一致#需要放在x、ylim指令前
plt.xlim((-10, 10))#显示的x的范围（不设置则由程序自动设置）
plt.ylim((-10, 10))#显示的y的范围
plt.plot([2*min(x),2*max(x)], [0,0],label='x-axis')#用定义域最长距离的两倍作出x轴
plt.plot([0,0],[2*min(y),2*max(y)],label='y-axis')#用值域最长距离的两倍作出y轴
plt.legend()#显示旁注#注意：不会显示后来再定义的旁注
plt.show(fig)#没有输入值默认展示所有对象 #注意：plt.show()之后再次使用plt.show()指令将不会展示任何对象，若想再次展示对象，可以对对象使用fig.show()
三维图像
from matplotlib import pyplot as plot #用来绘制图形
import numpy as np #用来处理数据
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #用来给出三维坐标系。
figure = plot.figure()
#画出三维坐标系：
axes = Axes3D(figure)
X = np.arange(-10, 10, 0.25)
Y = np.arange(-10, 10, 0.25)
#限定图形的样式是网格线的样式：
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = 3*(X)**2 + 2*(Y)**2 + 5
#绘制曲面，采用彩虹色着色：
axes.plot_surface(X, Y, Z,cmap='rainbow')
#图形可视化：
plot.show()