好的，没问题！绘制余弦函数与绘制正弦函数的思路完全一致，只需要将计算函数值的那一步从 `np.sin(x)` 改为 `np.cos(x)` 即可。其他关于图表美化、坐标轴设置等代码都可以复用或稍作调整。 以下是绘制余弦函数曲线的完整代码，代码结构与注释与之前的正弦函数版本保持一致，以便您对比和理解： ```python # 导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 准备数据：生成从 -2π 到 2π 之间均匀分布的1000个点作为x值 x = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi, 1000) # 计算每个x对应的余弦函数值 y = np.cos(x) # 关键修改：将 sin 改为 cos # 2. 创建图形和坐标轴对象，并设置图形尺寸 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 3. 绘制余弦曲线 # 将线条颜色改为深红色，图例标签更新为余弦公式 ax.plot(x, y, lw=2.5, color='darkred', label=r'$y = \cos(x)$') # 4. 美化图表，添加各类标签和辅助元素 ax.set_title('余弦函数曲线 (Cosine Function Curve)', fontsize=16, fontweight='bold') # 更新标题 ax.set_xlabel('x (弧度)', fontsize=14) ax.set_ylabel('cos(x)', fontsize=14) # 更新y轴标签 # 设置坐标轴刻度，使其以π的倍数显示 xticks = np.arange(-2*np.pi, 2.5*np.pi, 0.5*np.pi) xtick_labels = [r'$-2\pi$', r'$-3\pi/2$', r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$\pi/2$', r'$\pi$', r'$3\pi/2$', r'$2\pi$'] ax.set_xticks(xticks) ax.set_xticklabels(xtick_labels, fontsize=12) # 设置y轴刻度 ax.set_yticks(np.arange(-1, 1.5, 0.5)) ax.set_yticklabels(['-1.0', '-0.5', '0.0', '0.5', '1.0'], fontsize=12) # 添加网格线 ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.6) # 添加图例 ax.legend(loc='upper right', fontsize=12) # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim(-2.2*np.pi, 2.2*np.pi) ax.set_ylim(-1.2, 1.2) # 5. 显示图形 plt.tight_layout() plt.show() ``` **运行结果与核心观察点：** 运行这段代码后，您将看到一条深红色的光滑余弦曲线。与正弦曲线相比，您会直观地发现： 1. **相位关系**：余弦曲线 `y = cos(x)` 的形状与正弦曲线 `y = sin(x)` 完全相同，但整体向左平移了 `π/2` 个单位。这正是数学上的恒等式 `cos(x) = sin(x + π/2)` 的图形体现。 2. **关键点差异**： * 在 `x=0` 处，`cos(0) = 1`，曲线达到峰值。 * 在 `x=π/2` 和 `x=-3π/2` 处，函数值为 `0`。 * 在 `x=π` 处，`cos(π) = -1`，曲线达到谷值。 3. **共同特性**：与正弦函数一样，余弦函数也具有**周期性**（周期为 `2π`）、**有界性**（值域为 `[-1, 1]`），并且是一个**偶函数**（图形关于y轴对称）。 通过这次“同理”操作，您可以看到Python绘图的高度灵活性和复用性。只需修改核心的计算函数，就能快速生成一系列相关的科学图表。