# Importamos librerias necesarias
# SciPy, SciPy,integrate: librerías para solución por Runge-Kutta 4,5 de la ecuación.
# Matplotlib: para graficar función solución (theta(t))
# Numpy: Matemáticas y trabajo matricial.
import scipy, scipy.integrate
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
# Se define ecuación diferencial como sistema de dos
# ecuaciones de primer orden.
def dydt(t,y,L):
    theta,thetaPrima = y
    thetaPrimaPrima = -(g/L) * scipy.sin(theta)
    return [thetaPrima,thetaPrimaPrima]
 
# Definimos unas constantes a manera de ejemplo.
# g: aceleración de la gravedad.
# L: longitud del péndulo
# theta0: ángulo desde el que se suelta el péndulo.
# thetaPrima0: velocidad inicial con la que se suelta.
 
g = 9.8
L = 1.0
theta0 = scipy.pi/2 # Ángulo inicial: 90 grados.
thetaPrima0 = 0.0
 
solucionador = scipy.integrate.ode(dydt)
# 'dopri5' es para indicarle al solucionador que resuelva
# la ecuación por el método de Runge-Kutta 4,5
solucionador.set_integrator('dopri5')
# .set_f_params es la función para pasarle
# los argumentos adicionales a la ecuación diferencial.
# Para nuestro caso, la longitud del péndulo
solucionador.set_f_params(L)
# Le indicamos al solucionador el valor inicial del problema.
# theta0: ángulo desde el que se suelta el péndulo.
# thetaPrima0: velocidad inicial con la que se suelta.
solucionador.set_initial_value([theta0,thetaPrima0] , 0)
 
thetas = [] # Crear vector vacío de ordenadas.
dt = 0.01 # Pequeño intervalo delta de t.
while solucionador.successful() and solucionador.t < 10:
    solucionador.integrate(solucionador.t+dt)
    thetas.append(solucionador.y[0]*180/scipy.pi) # Llenar el vector de ordenadas con valor de theta
 
# Creamos vector de abscisas de tiempo.
t=[]
for i in range(len(thetas)):
    t.append(i*dt)
 
fig = plt.figure() # Creamos una nuevo gráfico con Matplotlib.
plt.plot(t,thetas) # Graficamos el vector de abscisas vs el vector de ordenadas.
plt.xlabel('tiempo (s)') # Título eje x
plt.ylabel('Amplitud theta(t)') # Título eje y
plt.show() # Mostramos el gráfico en pantalla.

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

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Pedir al usuario cuántos puntos quiere graficar
n = int(input("Ingrese la cantidad de puntos para graficar: "))

# Solicitar los valores de x al usuario
x_values = []
for i in range(n):
    x = float(input(f"Ingrese el valor de x_{i+1}: "))
    x_values.append(x)

x = np.array(x_values)

# Definir las funciones
f1 = np.cos(x**2 - 1)
f2 = np.exp(x**2 - 2)
f3 = np.sin(x**2 - 2)

# Graficar las funciones
plt.plot(x, f1, label="f(x) = cos(x^2 - 1)")
plt.plot(x, f2, label="g(x) = e^(x^2 - 2)")
plt.plot(x, f3, label="f(x) = sen(x^2 - 2)")
plt.legend()
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Gráficas de funciones")
plt.show()