编译环境： ubuntu17.04 Python3.5
所需的库： numpy、scipy和matplotlib
接下来是理想平面的辐射强度的计算(课堂的大作业~~~ )
1、超越函数积分运算
defintegral(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、情节的实现
PLT.figure(1) )。
ax1=PLT.subplot(211 ) )
这是PLT.SCA(ax1 )
PLT.plot(fi，functionI ) fi，0.5，5，1，e0 )，label='n=5，ks=0.5 ' )
PLT.legend(loc='upperright '，bbox _ to _ anchor=(0.9，0.9 ) )
PLT.xlabel(u'/rad ' ) ) ) ) ) ) ) PLT.xlabel(u'/rad ' ) ) ) ) ) ) ) ) )。
PLT.ylabel(u'I/) w/Sr ) )
ax2=PLT.subplot(212 )
这是PLT.SCA(ax2 )
PLT.plot(fi，functionI ) fi，0.5，5，1，e0 )，label='n=5，ks=0.5 ' )
PLT.legend(loc='upperright '，bbox _ to _ anchor=(0.9，0.9 ) )
PLT.xlabel(u'/rad ' ) ) ) ) ) ) ) PLT.xlabel(u'/rad ' ) ) ) ) ) ) ) ) )。
PLT.ylabel(u'I/) w/Sr ) )
PLT.subplots_adjust(wspace=0.5，hspace=0.5 ) ) ) ) ) ) )。
plt.show () )
让我们来谈谈名为plt.subplots_adjust的函数。 这是为了调整子图之间的间隔
成果图：
以上Python超越了函数积分运算和绘图的实现代码，是编辑分享给大家的全部内容。 希望能作为参考。 另外，希望多支持容易录用的站长站。