在第二章中我们学习了用已知的数据绘制图形。例如，为了绘制两物体间引力与物体之间距离的关系图，你必须计算每一个距离值对应的引力，并将包含引力和距离的列表传递给matplotlib。与此不同的是，Sympy可以直接绘制你创建的方程的图形。下面看看如何绘制方程y = 2x + 3的图形：

 >>> from sympy.plotting import plot
 >>> from sympy import Symbol
 >>> x = Symbol('x')
 >>> plot(2*x+3)

我们只需要导入plot和Symbol，创建符号对象x并且将函数表达式传入plot()函数，Sympy就会绘制出这和函数的图像，如图所示：

图形显示的x值是默认自动选择的范围：-10.0到10.0。这里的窗口和第二章第三章的窗口相似，这是因为Sympy在幕后自动调用matplotlib绘制图形。注意，我们没有调用show()函数来显示图形，Sympy会自动完成。

假如你希望设置x的区间范围在-5到5的范围内，方法如下：

 >>> plot((2*x + 3), (x, -5, 5))

在这里，包含符号、范围的下限和上限的元组（x, -5, 5）作为plot()函数的第二个参数。现在图形就只显示x的范围为-5到5的图像。

也可以在plot()函数中使用其他关键字，如title输入标题，或者分别以xlabel和ylabel标记x轴和y轴。以下的plot()函数设定了这三个关键字参数：

 >>> plot((2*x + 3), (x, -5, 5), title='A Line', xlabel='x',ylabel='2x+3')

上图显示了标题、x轴以及y轴上的标签。还可以通过plot()函数的其他关键字指定其绘制图形的细节，show参数可以控制是否显示图形，调用plot()函数时设置show=False将不显示图形：

 >>> p = plot((2*x + 3), (x, -5, 5), title='A Line', xlabel='x',ylabel='2x+3', show=False)

我们使用标签p来指代创建的图形对象，执行此条语句，我们会发现图形并没有显示。我们可以通过调用p.show()函数来显示图形，还可以使用save()函数将图形保存为一个图像文件：

 >>> p.show()
 >>> p.save('C://line.png')

这样就可以将图形对象保存到指定路径。

4.4.1 绘制用户输入的表达式

传递给用户的函数表达式只包含x，例如前面绘制的y = 2x + 3，输入的绘制函数就只能是2x + 3，如果表达式不是这种形式就要进行重写，当然在程序执行之前我们可以手动完成。但是假如要编写一个程序，允许用户绘制任何表达式的图形，那该怎么办？假设用户输入类似2x + 3y - 6的表达式，我们需要先转换它，solve()函数能帮助我们实现转换。让我们来看一个例子：

 >>> expr = input('Enter an expression : ')
 Enter an Expression : 2*x + 3*y - 6
 >>> expr = sympify(expr) # 将输入的字符串转为表达式
 >>> y = Symbol('y')
 >>> solve(expr, y)
 [2 - 2*x/3]

我们调用sympify()函数将输入的表达式转换为一个Sympy对象，然后创建一个Symbol对象y，这样就能告诉Sympy我们要为哪个变量解方程，回顾之前解方程使用的solve()函数，传入的表达式等于0，然后解出指定的符号对应的表达式。可以看到我们解得 y = 2 - 2*x/3，我们只需要提取保存即可，因为它是以列表形式返回的。

 >>> solutions = solve(expr, y)
 >>> expr_y = solutions[0]
 >>> expr_y
 2 - 2*x/3

因为solve()函数返回的是只包含一项的y对应的表达式，因此我们只需要提取第一个元素即可。现在我们就可以调用plot()函数来绘制图形。下述代码显示了一个完整的图形绘制程序：

 '''
 Plot the graph of an input expression
 '''
 
 from sympy import Symbol, sympify, solve, SympifyError
 from sympy.plotting import plot
 
 def plot_expression(expr):
     y = Symbol('y')
     solutions = solve(expr, y)
     expr_y = solutions[0]
     plot(expr_y, xlabel='x', ylabel=expr_y, title='B Line')
 if __name__ == '__main__':
     expr = input('Enter your expression : ')
     try:
         expr = sympify(expr)
     except SympifyError:
         print('Invalid input')
     else:
         plot_expression(expr)

搭配try...except模块，检查用户的无效输入，与之前在sympify()函数完成的类似。运行这个程序，它会让你输入一个表达式，然后将相应的图形绘制出来。

4.4.2 多函数图像绘制

你可以输入多个表达式，并调用Sympy的plot()函数在同一张图上绘制它们。例如，下面的代码可以实现同时绘制两条线，如图所示：

 >>> from sympy.plotting import plot
 >>> from sympy import Symbol
 >>> x = Symbol('x')
 >>> plot(2*x+3, 3*x+1)

我们可以为这个图形添加图例来区别这两条线

 >>> from sympy.plotting import plot
 >>> from sympy import Symbol
 >>> x = Symbol('x')
 >>> p = plot(2*x+3, 3*x+1, legend=True, show=False)
 >>> p[0].line_color = 'b'
 >>> p[1].line_color = 'r' 
 >>> p.show()

可以看到，我们为图像添加的图例与所绘制的表达式相匹配，并且，我们还为每条线设置了线条颜色，'b' 为blue，'r'为red，'g'为green，'c'为cyan（青色），'m'为magenta（紫红色），'y'为yellow，'w'为white（使用每种颜色的第一个字母表示，如果颜色首字母相同，可以输入颜色整个词以进行区分，如black和blue）。