Python Matplotlib绘制无限线

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npt = np.linspace(-10, 10, 100)sig = 1 / (1 + np.exp(-t))fig, ax = plt.subplots()ax.axhline(y=0, color="black", linestyle="--")ax.axhline(y=0.5, color="black", linestyle=":")ax.axhline(y=1.0, color="black", linestyle="--")ax.axvline(color="grey")ax.axline((0, 0.5), slope=0.25, color="black", linestyle=(0, (5, 5)))ax.plot(t, sig, linewidth=2, label=r"$\sigma(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}}$")ax.set(xlim=(-10, 10), xlabel="t")ax.legend(fontsize=14)plt.show()

# 1. 导入库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 2. 生成数据t = np.linspace(-10, 10, 100)   # t 是一个包含 100 个点的数组，均匀分布在区间 [-10, 10] 上sig = 1 / (1 + np.exp(-t))  # sig 是 Sigmoid 函数的值# 3. 创建图形和坐标轴fig, ax = plt.subplots()    # 生成一个图形对象 fig 和一个坐标轴对象 ax，后续所有绘图操作都在 ax 上进行。# 4. 绘制辅助线ax.axhline(y=0, color="black", linestyle="--")  # 水平线：y=0（黑色虚线）：Sigmoid 函数的下渐近线ax.axhline(y=0.5, color="black", linestyle=":") # 水平线：y=0.5（黑色点线）：Sigmoid 函数的中点，对应于 t=0 处的函数值ax.axhline(y=1.0, color="black", linestyle="--")    # 水平线：y=1（黑色虚线）：Sigmoid 函数的上渐近线ax.axvline(color="grey")    # 垂直线（灰色）：x=0，标记函数的对称中心（也是拐点）ax.axline((0, 0.5), slope=0.25, color="black", linestyle=(0, (5, 5)))   # 斜线（黑色，长虚线）：通过点 (0, 0.5)，斜率为 0.25# 这条线是 Sigmoid 函数在 t=0 处的 切线，因为 Sigmoid 在零点的导数为0.25# 格式：(offset, (on_off_sequence))：# offset（偏移量）：这里为 0，表示虚线图案的起始点没有偏移，直接从第一个 on 长度开始。# (on_off_sequence)：一个元组，定义线段的“画线”和“空白”长度（单位：点）。(5, 5) 表示：# 先画 5 点长的线段，# 然后留 5 点长的空白，# 如此循环重复。# 因此，最终效果是一条由 5 点线 + 5 点空 组成的均匀虚线，# 与默认的 linestyle='dashed' 或 'dotted' 不同，这里用较长的线段和空白，使得虚线更加稀疏、醒目。# 斜线直观地展示了该点的瞬时变化率# 5. 绘制 Sigmoid 曲线ax.plot(t, sig, linewidth=2, label=r"$\sigma(t) = \frac{1}{1 + e^{-t}}$}")# 用蓝色（默认颜色）绘制 Sigmoid 函数曲线，线宽为 2。# label 使用 LaTeX 格式显示公式，用于后续图例# 6. 设置坐标轴与图例ax.set(xlim=(-10, 10), xlabel="t")# xlim=(-10, 10)：固定 x 轴显示范围。# xlabel="t"：x 轴标签为 t。ax.legend(fontsize=14)  # ax.legend()：显示图例，字体大小设为 14。# 7. 显示图形plt.show() 

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig, ax = plt.subplots()for pos in np.linspace(-2, 1, 10):    ax.axline((pos, 0), slope=0.5, color='k', transform=ax.transAxes)ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1))plt.show()

# 1. 导入库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 2. 创建图形和坐标轴fix, ax = plt.subplots()    # 创建一个图形 fig 和一个坐标轴对象 ax，后续绘图均在该坐标轴上进行。# 3. 循环绘制多条直线for pos in np.linspace(-2, 1, 10):  # 生成 10 个等间距数值，范围从 -2 到 1（包含端点）。这些值将作为每条直线在 Axes 坐标系 中的起始 x 坐标。    ax.axline((pos, 0), slope=0.5, color="k", transform=ax.transAxes)    # 绘制一条无限直线，该直线经过点 (pos, 0)，斜率为 0.5。    # transform=ax.transAxes：指定直线定义时使用的坐标系为 Axes 坐标系。# 4. 设置坐标轴范围ax.set(xlim=(0, 1), ylim=(0, 1))    # 将数据坐标轴的范围固定为 [0,1] 区间# 5. 显示图形plt.show()