基本绘图: (1)  plot是标准的绘图库,调用函数plot(x,y)就可以创建一个带有绘图的图形窗口(其中y是x的函数).输入的参数为具有相同长度的数组(或列表):或者plot(y)是plot(range(len(y)),y)的简写. 例1:python实现使用200个采样点来绘制sin(x),并且每隔四个点的位置设置标记. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=[…

绘制三维图: mplot3d工具包提供了点.线.等值线.曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图. 1.散点的三维数据图 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d                    #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=fig.gca(projection='3d')     …

matplotlib对象: 使用matplotlib的pyplot模块,可以供用户直接使用最重要的绘图命令.多数情况下,我们希望创建一个图形并且立即展示出来,但是有时如果生成要通过更改其属性来修改的图形,就需要用面向对象的方式来处理图形对象. (1) 坐标轴对象:创建一个需要稍后修改的绘图时,需要引入一个图形和坐标轴对象. l 首先,创建一个图形,然后在该图形中定义一些坐标轴以及这些坐标轴的位置,记住要将这些对象赋值给变量. fig=plt.figure(1) ax=plt.subplot(11…

(1) np.mashgrid()函数:-----生成网络点坐标矩阵,可以是二维网络矩阵,也可以是三维网络矩阵.其中,每个交叉点就是网络点,描述这些网络点的矩阵就是坐标矩阵(横坐标矩阵X中的每个元素与纵坐标矩阵Y中对应位置元素,共同构成一个点的完整坐标). 背景示例:网络点与坐标矩阵的解释如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([[0,1,2],[0,1,2]])        #最简单的方法是,可以把横…

函数 函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换,函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务,将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题,并逐个解决.即"分而治之". Python的自建模块一般体现为函数.Python函数有如下特点: (1) 函数是组织好的.可重复使用的,用来实现单一或者相关联功能的代码段. (2) 函数首先关注所有任务,然后关注如何完成每项任务.函数类型有两种:有返回值的函数和仅仅执行代码而不返回值的函数. (3) 函数能提高应用程序的模块化程度和代码的重要性.…

类: Python中的类是一个抽象的概念,甚至比函数还要抽象.可以把它简单的看作是数据以及由存取.操作这些数据的方法所组成的一个集合.类是Python的核心概念,是面向对象编程的基础. 类有如下的优点: 类对象是多态的:也就是具有多种形态,意味着我们可以对不同的类对象使用同样的操作方法,而不需要额外编写代码. 类的封装:类封装之后,可以直接调用类的对象来操作内部的一些类方法,不需要让使用者看到代码工作的细节. 类的继承:类可以从其他类或者基类中继承它们的方法,直接使用. (1) 类的定义: 类是…

在科学研究中,数据运算是必不可少的,下面介绍python语言在科学计算中常用的数据结构和运算函数. 主要数据结构: (1)列表,用中括号表示,元素之间逗号分隔,每个元素可以是数字,字符,也可以是列表,甚至它们的混合.列表赋值时内存地址不会发生改变,因此会出现多个列表名共用同一个内存单元的情况,一旦内存单元的值改变,各列表的值全部相应变化. (2)元组,用小括号表示,一旦生成,元素的值无法改变.该数据类型可以很好的避免列表中元素被其他列表肆意改动的问题. (3)矩阵,时numpy包中定义的一种矩阵…

代码性能和向量化 背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行.而对于C.C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令. 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码.(注意:numpy和scipy是诸如C.C++等编译型语言编写实现的) 例如:Python语言的numpy向量化语句为什么比for快? python之类语言的for循…

1 创建数组 (1) array(boject, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0) a = array([1, 2, 3, 4]) b = array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) a.dtype    --> dtype('int32') a.shape    --> (4,) b.shape    -->(3, 4) a.shape=2, -…

一.numpy库和matplotlib库的学习 (1)numpy库介绍:科学计算包,支持N维数组运算.处理大型矩阵.成熟的广播函数库.矢量运算.线性代数.傅里叶变换.随机数生成,并可与C++/Fortran语言无缝结合 np.array([1,2,3])列表转换为数组:np.array((1,2,3))元组转换为数组; np.array(range(5))把range对象转换为数组:np.arange(8)类似于内置的range()函数 np.linspace(0,10,11,endpoint…