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 #首先需要导入两个文件

 import  matplotlib.pyplot as plt

 import  numpy as np

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 #绘制线性图

 x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)#定义横轴范围(-2pi 2pi)

 y = np.sin(3*x)/x#函数

 y2 = np.sin(2*x)/x

 y3 = np.sin(x)/x

 plt.plot(x,y)#绘制,matplotlib默认展示不同的颜色

 plt.plot(x,y2,'--')

 plt.plot(x,y3)

 plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0,np.pi,2*np.pi],[r'$-2\pi$',r'$\pi$','$0$','$\pi$','$2\pi$'])#显示横坐标刻度值，不加第二个参数，将显示的是数值而不是字母

 plt.yticks([-1,0,1,2,3],[r'$-1$','$0$','$+1$','$+2$','$+3$'])

 plt.legend(['y1','y2','y3'])

 plt.title('NEO-Karl')

 plt.show()

 #将坐标轴移到中间，即笛卡尔坐标轴。

 # 路径：将图形上，右边隐藏，将下，左边移动到中间，需要用到gac函数获取Axes对象

 # 接着通过这个对象指定每条边的位置，使用set_color设置成none。实现代码如下：

 x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)#定义横轴范围

 y = np.sin(3*x)/x#函数

 y2 = np.sin(2*x)/x

 y3 = np.sin(x)/x

 plt.plot(x,y)#绘制,matplotlib默认展示不同的颜色

 plt.plot(x,y2,'--')

 plt.plot(x,y3)

 plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0,np.pi,2*np.pi],[r'$-2\pi$',r'$\pi$','$0$','$\pi$','$2\pi$'])#显示横坐标刻度值，不加第二个参数，将显示的是数值而不是字母

 plt.yticks([-1,0,1,2,3],[r'$-1$','$0$','$+1$','$+2$','$+3$'])

 plt.legend(['y1','y2','y3'])

 plt.title('NEO-Karl')

 ax = plt.gca()#使用gca函数获取axes对象

 ax.spines['right'].set_color('none')#右侧边隐藏

 ax.spines['top'].set_color('none')

 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#将底边设为横坐标

 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#将坐标置于坐标0处

 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#左边设置为纵坐标

 ax.spines['left'].set_position(('data',0))

 plt.show()

 x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)#定义横轴范围

 y = np.sin(3*x)/x#函数

 y2 = np.sin(2*x)/x

 y3 = np.sin(x)/x

 plt.plot(x,y)#绘制,matplotlib默认展示不同的颜色

 plt.plot(x,y2,'--')

 plt.plot(x,y3)

 plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0,np.pi,2*np.pi],[r'$-2\pi$',r'$\pi$','$0$','$\pi$','$2\pi$'])#显示横坐标刻度值，不加第二个参数，将显示的是数值而不是字母

 plt.yticks([-1,0,1,2,3],[r'$-1$','$0$','$+1$','$+2$','$+3$'])

 plt.legend(['y1','y2','y3'])

 plt.title('NEO-Karl')

 #添加注释，使用annotate函数，第一个参数为：latex表达式，即要现实的字符，xy是注释在图表的数据点位置，xytext表示注释与数据点距离，textcoords='offset points'似乎是必须选？使用arrowprops控制箭头

 plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$',xy=[0,1],xytext=[30,30],fontsize=16,textcoords='offset points',arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))

 ax = plt.gca()#使用gca函数获取axes对象

 ax.spines['right'].set_color('none')#右侧边隐藏

 ax.spines['top'].set_color('none')

 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#将底边设为横坐标

 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))#将坐标置于坐标0处

 ax.yaxis.set_ticks_position('left')#左边设置为纵坐标

 ax.spines['left'].set_position(('data',0))

 plt.show()