In [7]:

    

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt#Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュール
import pylab as pl
import numpy as np
def f(x,t):             #包絡線のもとの関数を定義
   return t * x - t**2  #tの値を変化させれば包絡線が描ける

u = 0.5     #後に非正数値刻みにするために予め定義しておく

def subplots():
    "Custom subplots with axes throught the origin"
    fig, ax = plt.subplots()

    # Set the axes through the origin
    for spine in ['left', 'bottom']:
        ax.spines[spine].set_position('zero')
    for spine in ['right', 'top']:
        ax.spines[spine].set_color('none')
    
    return fig, ax


fig, ax = subplots()  # Call the local version, not plt.subplots()
x = np.linspace(-15, 15, 100) #xの範囲設定
plt.xlim([x.min(),x.max()])   #y軸の範囲
plt.ylim([-30,40])
ax.set_xticks([])   #x,y軸の目盛消し
ax.set_yticks([])
fig.suptitle('Envelope Theorem', fontsize=15)
for  n in range(-10, 11):  #-10~10の範囲でまわす
    y = f(x,t = n * u)     #u=0.5よりtは0.5刻みになる、tを変化させる
    ax.plot(x, y, 'r-', linewidth=1.0, label='sine function', alpha=0.6)
    

plt.show()


    

In [36]:

    

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt#Pythonにおいて数値計算を効率的に行うための拡張モジュール
import pylab as pl
import numpy as np

def f(x,t):             #包絡線のもとの関数を定義
   return x**3/(3*t)+5*t+5



fig, ax = plt.subplots()  # Call the local version, not plt.subplots()
x = np.linspace(2, 15, 100) #xの範囲設定,(下限、上限、〜刻み)
plt.xlim([x.min(),x.max()])   #y軸の範囲
plt.ylim([10,100])
fig.suptitle('Average Cost Curve', fontsize=15)
ax.set_xticks([])   #x,y軸の目盛消し
ax.set_yticks([])
for  t in range(1, 10):  #1~10の範囲でまわす
    y = f(x,t )     
    ax.plot(x, y, 'r-', linewidth=1.0, label='sine function', alpha=0.6)
    
plt.show()


    

In [ ]: