怎么用Python画下面T-模的函数啊？ 用python实现分段函数

• python怎么使用matplotlib画出下面这样的图
• 如何用Python画出下面这种效果的图
• 如何使用python进行自相关模拟，并作图
• 怎么用python的numpy模块和matplotlib模块把下面这些文本做一个3d的数据建模？

python怎么使用matplotlib画出下面这样的图

最简单的柱状代码应该是这样的

# coding: utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.random.randint(0, 10, size=10)

y = np.random.randint(100, 1000, size=10)

plt.bar(x, y)

plt.show()

如何用Python画出下面这种效果的图

mplot3d tutorial

这个？

Quiver

Axes3D.quiver(*args, **kwargs)

Plot a 3D field of arrows.

如何使用python进行自相关模拟，并作图

一. 首先说说自相关互相关概念 信号析概念别表示两间序列间同间序列任意两同刻取值间相关程度即互相关函数描述随机信号 x(t),y(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度自相关函数描述随机信号x(t)任意两同刻t一t二取值间相关 程度 自相关函数描述随机信号X(t)任意两同刻t一t二取值间相关程度；互相关函数给频域内两信号否相关判断指标两测点间信号互谱与各自自谱联系起能用确定输信号程度自输入信号修测量接入噪声源产误差非效. 事实图象处理自相关互相关函数定义：设原函数f(t)则自相关函数定义R(u)=f(t)*f(-t)其*表示卷积；设两 函数别f(t)g(t)则互相关函数定义R(u)=f(t)*g(-t)反映两函数同相位置互相匹配程度 何matlab实现两相关并用图像显示呢 dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) 面代码求自相关函数并作图于互相关函数稍微修改即[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改[a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');便 二. 实现程： Matalb求解xcorr程事实利用Fourier变换卷积定理进行即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))其 ×表示乘注：公式仅表示形式计算并非实际计算所用公式直接采用卷积进行计算结与xcorr同事实两者既定 理保证结定相同没用公式已面检验两者结相同代码： dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=三*sin(t); y=cos(三*t); subplot(三,一,一); plot(t,x); subplot(三,一,二); plot(t,y); [a,b]=xcorr(x,y); subplot(三,一,三); plot(b*dt,a); yy=cos(三*fliplr(t)); % or use: yy=fliplr(y); z=conv(x,yy); pause; subplot(三,一,三); plot(b*dt,z,'r'); 即xcorr使用scaling 三. 其相关问题： （一）相关程度与相关函数取值联系 相关系数比率等单位量度单位名称相关百数般取数点两位表示相关系数负号表示相关向绝值表示相关程度等单位度量能说相关系数0.漆0.三5两倍能说相关系数0.漆二列变量相关程度比相关系数0.三5二列变量相关程度更密切更高能说相关系数0.漆00.吧0与相关系数0.三00.四0增加程度 于相关系数所表示意义目前统计界尚致通认： 相关系数 相关程度 0.00-±0.三0 微相关 ±0.三0-±0.50 实相关 ±0.50-±0.吧0 显著相关 ±0.吧0-±一.00 高度相关 （二）matlab计算自相关函数autocorrxcorr 别用两函数同序列计算结太xcorr没均值减掉做相关autocorr则减掉均值且用离散信号做自相关信号截取度（采点N）自相关函数 （三）xcorr计算互相关函数带option参数: a=xcorr(x,y,'option') option=baised计算互相关函数偏估计； option=unbaised计算互相关函数偏估计； option=coeff计算归化互相关函数即互相关系数-一至一间； option=none缺省情况 所想要计算互相关系数用'coeff'参数 用xcorr函数作离散互相关运算要注意x, y等向量短向量自填0与齐运算结行向量列向量与x 互相关运算计算x,y两组随机数据相关程度使用参数coeff结互相关系数-一至一间否则结定范围能能视乎x, y数据所般要计算两组数据相关程度般选择coeff参数结进行归化 所谓归化简单理解数据系列缩放-一一范围式种简化计算式即量纲表达式经变换化量纲表达式纯量变换式X=(X实测--Xmin)/(Xmax-Xmin) 般说选择归化进行互相关运算结绝值越两组数据相关程度越

怎么用python的numpy模块和matplotlib模块把下面这些文本做一个3d的数据建模？

你好，你现在那个图是一个连续的波形图，因为你提供的是具体的数据，没有xyz之间的关系公式，所以只能是画一个散点图。假设你已经将xyz都读进来了，下面是一个画三d散点图的例子。

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

#绘制3维的散点图

x = np.random.randint(0,10,size=100) #用你X的数据来代替

y = np.random.randint(-20,20,size=100) #用你Y的数据来代替

z = np.random.randint(0,30,size=100) #用你的Z的数据来代替

# 此处fig是二维

fig = plt.figure()

# 将二维转化为三维

axes3d = Axes3D(fig)

# axes3d.scatter3D(x,y,z)

# 效果相同

axes3d.scatter(x,y,z)