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python实现之初等函数二——反函数

python反函数

一般来说,设函数y=f(x)(x∈A)的值域是C,若找得到一个函数g(y)在每一处g(y)都等于x,这样的函数x= g(y)(y∈C)叫做函数y=f(x)(x∈A)的反函数,记作x=f-1(y) 。反函数x=f -1(y)的定义域、值域分别是函数y=f(x)的值域、定义域。最具有代表性的反函数就是对数函数与指数函数。

  1. #!/usr/bin/env python
  2. # -*- coding: UTF-8 -*-
  3. # _ooOoo_
  4. # o8888888o
  5. # 88" . "88
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  19. # ==`-.____`-.___\_____/___.-`____.-'==
  20. # `=---='
  21. '''
  22. @Project :pythonalgorithms
  23. @File :Inversefunction.py
  24. @Author :不胜人生一场醉@Date :2021/7/29 23:17
  25. '''
  26. import matplotlib.pyplot as plt
  27. import numpy as np
  28. if __name__ == '__main__':
  29. inversefunction()
  1. def inversefunction():
  2. plt.figure(figsize=(5, 15))
  3. ax = plt.gca() # 通过gca:get current axis得到当前轴
  4. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 绘图中文
  5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘图负号
  6. x = np.linspace(-2, 2, 100)
  7. y1 = np.power(x, 3)
  8. y2 = np.power(abs(x), 1 / 3) * np.sign(x)
  9. y3 = x
  10. label = 'np.power(x,3)'
  11. plt.plot(x, y1, label=label)
  12. label = 'np.power(x,1/3)'
  13. plt.plot(x, y2, label=label)
  14. # plt.plot(y1,x,label=label)
  15. # np.power(x,1/3)和x,y1调换一下是等价的
  16. label = 'y=x'
  17. plt.plot(x, y3, label=label)
  18. # 设置图片的右边框和上边框为不显示
  19. ax.spines['right'].set_color('none')
  20. ax.spines['top'].set_color('none')
  21. # 挪动x,y轴的位置,也就是图片下边框和左边框的位置
  22. # data表示通过值来设置x轴的位置,将x轴绑定在y=0的位置
  23. ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
  24. # axes表示以百分比的形式设置轴的位置,即将y轴绑定在x轴50%的位置
  25. # ax.spines['left'].set_position(('axes', 0.5))
  26. ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
  27. plt.title("反函数")
  28. plt.legend(loc='upper right')
  29. plt.show()
  30. # 反函数与原函数的复合函数等于x
  31. plt.figure(figsize=(5, 5))
  32. ax = plt.gca() # 通过gca:get current axis得到当前轴
  33. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 绘图中文
  34. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 绘图负号
  35. x = np.linspace(-2, 2, 100)
  36. y1 = np.power(x, 3)
  37. y2 = np.power(abs(y1), 1 / 3) * np.sign(y1)
  38. label = 'np.power(abs(np.power(x, 3)), 1 / 3) * np.sign(np.power(x, 3))'
  39. plt.plot(x, y2, label=label)
  40. ax.spines['right'].set_color('none')
  41. ax.spines['top'].set_color('none')
  42. # 挪动x,y轴的位置,也就是图片下边框和左边框的位置
  43. # data表示通过值来设置x轴的位置,将x轴绑定在y=0的位置
  44. ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
  45. # axes表示以百分比的形式设置轴的位置,即将y轴绑定在x轴50%的位置
  46. # ax.spines['left'].set_position(('axes', 0.5))
  47. ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
  48. plt.title("反函数与原函数的复合函数")
  49. plt.legend(loc='upper right')
  50. plt.show()

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