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教中学生学编程3：函数图像
这一节我们再学习一个学习数学时也很常用的功能：画函数图像。这回我们需要两个名称 空间：::
from numpy import *
from matplotlib.pyplot import *
其中numpy是number python的缩写，是用来处理数字的；matplotlib是math plot library 的缩写，是用来plot（打点）的。
我们主要通过numpy来准备数字，然后matplotlib绘制图像。matplotlib绘图的过程称为“打点”，就是你给出x和y的值，它在对应的位置给你打上点，所以你需要用numpy给定所有的这些点。
我们画一个最简单的二次函数的图像：
.. math:: y=x^2
图如下：
.. figure:: _static/二次函数绘图.jpg
我们理解一下这组命令：
命令1,2两个是引入名称空间，这个没有什么可说的。
命令3是创建一个范围（a range)，其实就是一组数，它有三个参数：起始值（这个值本身 算在里面），最终值（这个值本身不算在里面），步长（就是多远放一个点，这实际上创 建了一个这样一组数：
.. figure:: _static/ipython集合1.jpg
然后我们对这组数都计算x**2，得到y：
.. figure:: _static/ipython集合2.jpg
然后我们开始打点（matplotlib默认会把这些点连起来），plot(x, y)，很简单吧。（根 据版本不同，如果图像显示不出来，需要下show()这个命令，图像才会显示出来，这样其 实更好，因为你可以画完很多个plot，才一次显示出来。读者可以根据需要增加）：
我们可以一次打多个函数进行对比，下面我们用对比两次方， 三次方，四次方，五次方的 区别
.. figure:: _static/代数函数图像对比1.jpg
这只能看到一条线，但如果你仔细看，x轴上有一些特殊的颜色——看来是我们把图拉得太开 了，我们调整一下x的范围，为了让这个调整更容易一些，我们把上面的动作写成“定义”， 像这样：
.. figure:: _static/代数函数图像对比2.jpg
这个有点样子了，但还是不突出，干脆我们把范围调整到-2到2之间，用0.05做步长看看：
.. figure:: _static/代数函数图像对比3.jpg
再往下调：
.. figure:: _static/代数函数图像对比4.jpg
现在对比比较明显了，但哪条线是哪条线呢？我们修改一下那个定义，给每条线都加个颜色：
.. figure:: _static/代数函数图像对比5.jpg
plot后面跟着的那些r, b, y, g分别表示red, blue, yellow, green。你可以查下面这个 表决定用什么：
=== ======== 'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white === ========
引号里面还可以带其他字母表示线型：
| ``'-'`` solid line style
| ``'--'`` dashed line style
| ``'-.'`` dash-dot line style
| ``':'`` dotted line style
| ``'.'`` point marker
| ``','`` pixel marker
| ``'o'`` circle marker
| ``'v'`` triangle_down marker
| ``'^'`` triangle_up marker
| ``'<'`` triangle_left marker
| ``'>'`` triangle_right marker
| ``'1'`` tri_down marker
| ``'2'`` tri_up marker
| ``'3'`` tri_left marker
| ``'4'`` tri_right marker
| ``'s'`` square marker
| ``'p'`` pentagon marker
| ``'*'`` star marker
| ``'h'`` hexagon1 marker
| ``'H'`` hexagon2 marker
| ``'+'`` plus marker
| ``'x'`` x marker
| ``'D'`` diamond marker
| ``'d'`` thin_diamond marker
| ``'|'`` vline marker
| ``'_'`` hline marker
如果你看不懂那个英语什么意思，试一下就知道了，比如这样：
.. figure:: _static/代数函数图像对比6.jpg
最后我们看看正弦波的美吧：
.. figure:: _static/ipython画正弦波.jpg
我们对各种信号的“调制”，都来自三角函数这种“波”的特性，中间那个蓝色的是一个简单 的正弦波，但它和其他任何函数组合起来，都会让其他信号产生波动，这个特性，几乎是 我们今天整个通讯技术的学术基础。