python绘制logistic曲线_Python使用matplotlib绘制Logistic曲线操作示例

Python使用matplotlib绘制Logistic曲线操作示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制Logistic曲线操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

标准Logistic函数为：

f(x) = 1 / ( 1 + exp(-x) )

其导函数为：

f'(x) = f(x) * ( 1 - f(x) )

下面使用matplotlib绘制逻辑斯蒂函数及其导函数的曲线。

Python代码：

# -*- coding:utf-8 -*-

#!python3

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(-10, 10, 1000)

b = 1.0 / (1.0 + np.exp(-a))

c = b * (1 - b)

plt.subplot(2, 1, 1)

plt.title('f(x) = 1 / ( 1 + exp(-x) )')

plt.plot(a, b)

plt.subplot(2, 1, 2)

plt.title('f\'(x) = f(x) * ( 1 - f(x) )')

plt.plot(a, c)

plt.show()

运行结果：

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

时间： 2019-11-27

要绘制单个点,可使用函数scatter(),并向其传递一对x和y坐标,它将在指定位置绘制一个点: """使用scatter()绘制散点图""" import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(2, 4) plt.show() 下面来设置输出的样式:添加标题,给轴加上标签,并确保所有文本都大到能够看清.并使用scatter()绘制一系列点 """使用scatter()绘制散点图&

本文实例讲述了Python使用matplotlib的pie函数绘制饼状图功能.分享给大家供大家参考,具体如下: matplotlib具体安装方法可参考前面一篇http://www.jb51.net/article/51812.htm,具体使用代码如下: #coding=utf8 import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''''' matplotlib.pyplot.pie函数:画一个饼

Matplotlib的概念这里就不多介绍了,关于绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果,感兴趣的朋友们也可以点击查看,下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧,具体如下: 1. 基本的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.s

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建自变量数组 x= np.linspace(0,2*np.pi,500) #创建函数值数组 y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) y3 = np.sin(x*x) #创建图形 plt.figure(1) ''' 意思是在一个2行2列共4个子图的图中,

matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不

介绍 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. matplotlib的安装方法可以点击这里 这篇文章给大家主要介绍了python用matplotlib绘制饼图的方法,话不多说,下面来看代码

大家可以先参考官方演示文档: 效果图: ''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper f

matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma

Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现.但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块. mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkit

具有不同标记颜色和大小的散点图演示. 演示结果: 实现代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cbook as cbook # Load a numpy record array from yahoo csv data with fields date, open, close, # volume, adj_close from the mpl-data/example directory

语法 plt.scatter(x, y, s=20, c='b') 大小s默认为20,s=0时点不显示:颜色c默认为蓝色. 为每一个点指定大小和颜色 有时我们需要为每一个点指定大小和方向,以区分不同的点.这时,可以向s和c传入列表.如: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = list(range(1, 7)) plt.scatter(x, x, s=10*np.array(x)**2, c=x) plt.show() 参数s

本文是从matplotlib官网上摘录下来的一个实例,实现的功能是Python+matplotlib绘制自定义饼图作为散点图的标记,具体如下. 首先看下演示效果 实例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # first define the ratios r1 = 0.2 # 20% r2 = r1 + 0.4 # 40% # define some sizes of the scatter marker sizes = n

本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图,具体如下. 首先看看演示效果: 完整代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # setup the figure and axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) ax1 = fig.add_subplot(121

旋转椭圆 实例代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches import Ellipse delta = 45.0 # degrees angles = np.arange(0, 360 + delta, delta) ells = [Ellipse((1, 1), 4, 2, a) for a in angles] a = plt.subplot(111, aspect='equal

Matplotlib简介 Matplotlib是非常强大的python画图工具 Matplotlib可以画图线图.散点图.等高线图.条形图.柱形图.3D图形.图形动画等. Matplotlib安装 pip3 install matplotlib#python3 双X轴的 可以理解为共享y轴 ax1=ax.twiny() ax1=plt.twiny() 双Y轴的 可以理解为共享x轴 ax1=ax.twinx() ax1=plt.twinx() 自动生成一个例子 x = np.arange(0.,

海豚 本文例子主要展示了如何使用补丁.路径和转换类绘制和操作给定的顶点和节点的形状. 测试可用. import matplotlib.cm as cm import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Circle, PathPatch from matplotlib.path import Path from matplotlib.transforms import Affine2D import numpy as n

今天发现sympy依赖的库mpmath里也有很多数学函数,其中也有在复平面绘制二维图的函数cplot,具体例子如下 from mpmath import * def f1(z): return z def f2(z): return z**3 def f3(z): return (z**4-1)**(1/4) def f4(z): return 1/z def f5(z): return atan(z) def f6(z): return sqrt(z) cplot(f1) cplot(f2)

最近需要将实验数据画图出来,由于使用python进行实验,自然使用到了matplotlib来作图. 下面的代码可以作为画图的模板代码,代码中有详细注释,可根据需要进行更改. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Arial'] #如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei plt.rcParams['axes.un

今天遇到了这样一个问题,使用matplotlib绘制热图数组中横纵坐标自然是图片的像素排列顺序, 但是这样带来的问题就是画出来的x,y轴中坐标点的数据任然是x,y在数组中的下标, 实际中我们可能期望坐标点是其他的一个范围,如图: 坐标点标出来的是实际数组中的下标,而我希望纵坐标是频率,横坐标是其他的范围 plt.yticks(np.arange(0, 1024, 100), np.arange(10000, 11024, 100)) #第一个参数表示原来的坐标范围,100是每隔100个点标出一次