Построение нескольких графиков из уравнений в массиве в Python

Я хотел бы построить каждый вектор-столбец A как функцию x. По сути, на выходе должно быть 6 графиков.

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from sympy import Symbol
x=Symbol('x')

A=np.array([[1 - 0.0909090909090909*x**2],
       [1 - 0.166666666666667*x**2],
       [1 - 0.230769230769231*x**2],
       [1 - 0.285714285714286*x**2],
       [1 - 0.333333333333333*x**2],
       [1 - 0.375*x**2]])

x = np.linspace(0, 1, 100)
plt.plot(x, A, color='red')
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
25
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Рассчитайте матрицу A после присвоения переменной x, измените коды на это:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# from sympy import Symbol
# x=Symbol('x')

x = np.linspace(0, 1, 100)
A=np.r_[[1 - 0.0909090909090909*x**2],
       [1 - 0.166666666666667*x**2],
       [1 - 0.230769230769231*x**2],
       [1 - 0.285714285714286*x**2],
       [1 - 0.333333333333333*x**2],
       [1 - 0.375*x**2]]
plt.plot(x, A.T, color='red')

Другие вопросы по теме