Numpy 在不使用for循环的情况下绘制多个图形

因此，我的问题可能不完全是标题中的内容

我有一个函数

y=a*x+b

我想用不同的b值来画y

我知道我可以做到以下几点：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
a=2
x=np.数组（[0,1,2,3,4]）
b=0
对于范围（10）内的i：
y=a*x+b
b=b+1
平面图（x，y）

这正是我想要的

但是，我可以通过使用

b=np.数组（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]）

？因此，我的代码可能看起来像：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
a=2
x=np.数组（[0,1,2,3,4]）
b=np.数组（[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]）
y=a*x+b
平面图（x，y）

是的，您可以使用矩阵运算创建二维矩阵，其运算结果为

y=a*x+b

a = 2
x = np.array([0,1,2,3,4])
b = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])

y = a*x[:,None]+b
plt.plot(x, y)

编辑：我正在使用比我的解决方案简单得多的解决方案。 原代码为：

y = np.tile(a*x, (b.size,1)) + b[:,np.newaxis]
plt.plot(x, y.T)

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还有

y=a*x[：，None]+b

和

plt.plot（x，y）

@QuangHoang当然要简单得多。我不知道我为什么要去另一个方向。谢谢你，太酷了！但是，我想我不明白这里发生了什么。这和转置（x）+b不一样吗？不，你需要把向量变换成二维矩阵。向量的转置是同一个向量。看见