# Grafico funciones simbolicas

En este tutorial graficaremos una función simbolica sencilla


```python
# Importar paquetes
import sympy as sym
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```


```python
# Configurar funcion #1
a = 0.2
b = 0.2
x = sym.Symbol('x')
f_x = sym.sin(a*x) + sym.cos(b*x)
print("Funcion:")
f_x
```

    Funcion:





$\displaystyle \sin{\left(0.2 x \right)} + \cos{\left(0.2 x \right)}$




```python
# Configurar funcion #2
# Curva S-Shape

t = sym.Symbol('t')
f_t = 1/(1 + sym.exp(-t))
print("Funcion Sigmoide: ")
f_t
```

    Funcion Sigmoide: 





$\displaystyle \frac{1}{1 + e^{- t}}$



## Grafico con Matplotlib

A continuación computaremos los valores numericos de la función simbolica
para crear un grafico usando matplotlib


```python
# Convertir la función simbolica para usar Numpy
num_f_x = sym.lambdify(x, f_x, modules=['numpy'])
# Crear un conjunto de valores entre [0, 100] en intervalos de 10
x_vals = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
# Computar los valores de la función y
y_vals = num_f_x(x_vals)

# Funcion #2
num_f_t = sym.lambdify(t, f_t, modules=['numpy'])
# Crear un conjunto de valores entre [0, 100] en intervalos de 10
x2_vals = np.linspace(-100, 100)
# Computar los valores de la función y
y2_vals = num_f_t(x2_vals)
```


```python
# Configurar el layout
fig = plt.figure() # Figura principal
layout = fig.add_gridspec(1,2)

# Configuración del primer plano
trig = fig.add_subplot(layout[0,0])
trig.plot(x_vals, y_vals) # Graficar valores x, f(x) 
trig.set_ylabel(f_x) # Configurar la leyenda del grafico
trig.set_xlabel('radianes')
trig.set_title('Funciones trigonmetricas')

# Configuración del segundo plano
trig2 = fig.add_subplot(layout[0,1])
trig2.plot(x2_vals, y2_vals) # Graficar valores x, f(x) 
trig2.set_ylabel(f_t) # Configurar la leyenda del grafico
trig2.set_xlabel('Valores')
trig2.set_title('S-Shape')

# Mostrar graficas
plt.show()
```

84d8f2fafb7afcf7350aaac99a5fd588509b2d9e
ipynb
Jupyter Notebook
matplot_practice.ipynb
ggonzr/matplotlib_practice
cf22f468730cb6dab7f30206b67434ff534f5bed
MIT
2020-11-03T15:38:05.000Z
2020-11-03T15:38:05.000Z
matplot_practice.ipynb
ggonzr/matplotlib_practice
cf22f468730cb6dab7f30206b67434ff534f5bed
MIT
matplot_practice.ipynb
ggonzr/matplotlib_practice
cf22f468730cb6dab7f30206b67434ff534f5bed
MIT
Qwen/Qwen-72B
1. YES
2. YES