如何用matplotlib完成指定函数绘图任务？求解代码运行异常问题

安全阿岳

2026-8-16

问题分析与修正方案

原代码存在的问题

取值范围偏差：range(100)生成0到99的整数，乘以0.1后x的范围仅到9.9，未覆盖任务要求的0到10区间，需改为range(101)才能包含10。
绘图数据错误：np.arange(len(x_list))生成的是列表索引值，而非实际的x和函数取值，导致绘制的并非目标函数图像。
未实现并行计算：原代码用单线程循环执行计算，不符合“迭代并行范式”的要求。

修正后的代码（含并行实现）

方案1：用`concurrent.futures`实现并行

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# 定义目标函数
def calculate_f(x):
    return x**3 + x**2

# 生成0到10区间的101个点（对应100步划分）
x_values = np.linspace(0, 10, 101)

# 并行计算每个x对应的函数值
with ProcessPoolExecutor() as executor:
    y_values = list(executor.map(calculate_f, x_values))

# 绘制函数图像
plt.plot(x_values, y_values, label=r'$f(x)=x^3+x^2$')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.title('Function Plot of $f(x)=x^3+x^2$')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

方案2：用`multiprocessing`实现并行

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from multiprocessing import Pool

def calculate_f(x):
    return x**3 + x**2

if __name__ == '__main__':
    # 生成0到10区间的101个点
    x_values = np.linspace(0, 10, 101)
    
    # 进程池并行计算
    with Pool() as pool:
        y_values = pool.map(calculate_f, x_values)
    
    # 绘图
    plt.plot(x_values, y_values, label=r'$f(x)=x^3+x^2$')
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f(x)')
    plt.title('Function Plot of $f(x)=x^3+x^2$')
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.show()