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这个e是异常类的一个实例，如果我们完整地解释这个问题，我觉得还是从Python的自定义异常类说起比较好。
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假如，我们现在自定义一个简单的异常类：
class MyError(Exception):
def __init__(self, value):
self.value = value
def __str__(self):
return repr(self.value)
我们抛这个异常的时候可以这么写：
try:
raise MyError(2*2)
except MyError as e:
print 'My exception occurred, value:', e.value
我们在捕获这个异常之后假如需要访问TA的一些属性怎么办，这个时候就可以使用as关键字
所以，这里的e是前面MyError类的一个instance，我们可以直接访问他的value，也就是你看到的e.value
输入以下代码导入我们用到的函数库。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,5,0.1);
y=np.sin(x);
plt.plot(x,y)
采用刚才代码后有可能无法显示下图，然后在输入以下代码就可以了：
plt.show()
不写出y=f(x)这样的表达式，由隐函数的等式直接绘制图像，以x²+y²+xy=1的图像为例，使用sympy间接调用matplotlib工具的代码和该二次曲线图像如下（注意python里的乘幂符号是**而不是^，还有，python的sympy工具箱的等式不是a==b，而是a-b或者Eq(a,b)，这几点和matlab的区别很大）
直接在命令提示行的里面运行代码的效果
from sympy import *;
x,y=symbols('x y');
plotting.plot_implicit(x**2+y**2+x*y-1);
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