目录 目录 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: 2.numpy的数组对象ndarray: 3.np.array(list/tuple)创建数组: (二)ndarray对象的属性 1.五个常用对象的属性: 2.实现效果: (三)numpy的数据类型 目录 目录: 1.简单的数组创建 2.ndarray对象的属性 3.numpy的数据类型 (一)简单的数组创建 1.numpy的介绍: numpy 是一个科学计算与数据分析的基础第三方库,其底层是由C语言编写的,故使其运算的速度与性能都很高效…

目录 目录 前言 (一)matplotlib的介绍 (二)画一个简单的画布 ==1.源代码== ==2.展示效果== (三)画布按键的功能介绍 ==1.对于画布功能键的排序== ==(1)主页== ==(2)上一个视图== ==(3)下一个视图== ==(4)移动查看== ==(5)放大查看== ==(6)窗体设置== ==(7)保存图片== 目录 前言 对于数据可视化的python库,对于Matplotlib早有耳闻,今天就来正式学习一下. (一)matplotlib的介绍 matplotli…

目录 目录 前言 目录 前言 sympy是python一个强大的数学符号运算第三方库,具体的功能请看下面操作 官网教程: https://docs.sympy.org/latest/tutorial/index.html 作者:Mark 日期:2019/03/15 周五…

原文地址 NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsize,…

目录 目录 (一)介绍与测试 2.作用: 3.导入的格式 4.小测试 (二)数据类型 1.两种重要的数据类型 2.pandas与numpy的比较 目录 (一)介绍与测试 号称处理数据与分析数据最好的第三方库 1.官网: 官网文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html 2.作用: 提供了便于操作的高效的数据结构 提供了许多分析函数与分析工具 3.导入的格式 import pandas as pd 4.小测试 下面如是测试成…

目录 目录 (一)数组与标量的运算 1.说明: 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 2.实例: (三)数组级的运算(二元函数) 1.说明: 2.实例: 目录 1.数组与标量的运算 2.元素级的运算(一元函数) 3.数组级的运算(二元函数) (一)数组与标量的运算 1.说明: 也就是数组与一个数的计算,得到结果是数组的每一个元素与这个数计算的数组. 2.实例: (二)元素级的运算(一元函数) 1.说明: 一元函数针对于数组的每一个元素运算. (1)np.abs(a) np.fa…

目录 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: 2.使用函数创建: (二)ndarray数组的变换 1.维度的变换: 2.类型的变换: 目录: 1.ndarray数组的创建 2.ndarray数组的变换 (一)ndarray数组的创建 1.从列表以元组中创建: .array(list/tuple) .array(list/tuple,dytpe = np.int32), dtype用于指名类型 2.使用函数创建: (1).arange(n), 0~n-1 一维 (2).ones(…

目录 目录 前言 (一)符号的初始化与输出设置-symbol() symbols() latex() 1.作用: 2.操作: (二)替换符号-subs(old,new) 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 4.注意点: (三)将字符串变为sympy的表达式-sympify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: (四)数值计算-evalf() 1.说明: 2.操作: (五)自定义表达式-lambdify() 1.说明: 2.源代码: 3.输出效果: 目录 前言 符号化运算也是数值运算…

目录 目录 前言 (一)需求分析 (二)随机数的动态图 1.思路分析: 2.源代码: 2.输出效果: 目录 前言 学习matplotlib已经到了尾声,没有必要再继续深究下去了,现今只是学了一些基础的操作,满足日常的需求,精力有限,时间不允许,以后有额外的需求,再去官网查一下,能用就好,今天我们来实战一下,绘制动态图. (一)需求分析 我的本科专业是学机械的,当然我也要往机械方向发展,我们老师给我这么一个任务: 在我们实验室有一台需要实时测试它的转速,有程序的接口,我需要把它在电脑绘制出来,实时…

目录 目录 前言 (一)设置轴的范围 1.同时对于x,y轴设置 2.分别对与x,y轴的设置 (二)设置刻度的大小 1.普通的刻度设置 2.添加文本的刻度设置 3.主副刻度的设置 (三)设置轴的数据 1.说明: 2.源代码 3.输出效果: (四)设置axes脊柱 1.属性列表 2.实例1-修改默认的坐标样式 3.实例2-带箭头的坐标系 目录 前言 本章节讲的是关于轴的设置,尽可能举例多种情况. (一)设置轴的范围 1.同时对于x,y轴设置 (1)语法说明 plt.axis([xmin, xmax,…

目录 目录 前言 (一)不同风格 1.说明: 2.使用: 3.代码使用: (二)例子演示 1.dark_background 2.bmh 3.fivethirtyeight 4.ggplot 5.grayscale 6.Solarize_Light2 目录 前言 在matplotlib里默认有好几种绘图的风格,今天来作一下简单介绍. (一)不同风格 1.说明: 当不设置风格时,便是默认的风格. 风格 说明 dark_background 黑背景 bmh 贝叶斯风格 fivethirtyeight…

目录 目录 前言 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 2.添加参数的图例 3.将图例移动到框外 (二)网格grid 1.说明 2.源代码: 3.输出效果 (三)背景axses 1.设置全局的背景色: 2.设置局部的背景色 目录 前言 本章节将讲一下三个内容,图例,网格,背景 (一)图例legend 1.默认不带参数的图例 (1)说明: 默认情况下,是自适应的放在图例的位置,需要在绘图的时候,添加Label标识. 在使用plt.legend()显示图例 (2)源代码: # 导入模块 i…

目录 目录 前言 (一)subplot()方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (二)subplot2grid方法 ==1.语法说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== 目录 前言 前面我们已经知道,一个figure可以画一张画布,今天我们讲的是在同一个figure里画多张子图,我们要用的是subplot与subplot2grid()方法来绘制子图. (一)subplot()方法 ==1.语法说明== subplot是均匀的分割绘图区,来进行子图的放置.…

目录 目录 前言 (一)figure()方法的定义 (二)figure()方法的参数 (三)figure()方法的例子 1.多窗体绘图: 2.窗口得分别率 目录 前言 今天我们来学习一下plt.figure()方法 (一)figure()方法的定义 官网介绍: https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html?highlight=pyplot%20figure#matplotlib.pyplot.figure 原函数…

目录 目录 前言 (一)总框架分析 (二)函数式的绘图 1.说明: 2.函数绘图的缺优点 3.绘图类的函数 4.操作类的函数 5.例子: (三)面向对象式的绘图 1.基本概念 2.基本对象 3.面向对象式绘图的缺优 4.例子: 目录 前言 学习matplotlib有一段时间了,总感觉学不到本质的东西,抓不到主要的重点,还是感觉有些吃力,画的图千变万化,总不能一一学会吧,今天我们就来总结一下,matplotlib本质的东西,让我们更能在全局上掌握matplotlib库. (一)总框架分析 在mat…

目录 目录 前言 (一)直方图 (二)双直方图 目录 前言 今天我们学习的是直方图,导入的函数是: plt.hist(x=x, bins=10) 与plt.hist2D(x=x, y=y) (一)直方图 (1)说明: pyplot.``hist(x, bins=None, density=None,--kwargs*) 常见的参数属性 具体参考:官网说明文档 属性 说明 类型 x 数据 数值类型 bins 条形数 int color 颜色 "r","g","…

目录 目录 前言 (一)竖值条形图 (二)水平条形图 1.使用bar()绘制: 2.使用barh()绘制: (三)复杂的条形图 1.并列条形图: 2.叠加条形图: 3.添加图例于数据标签的条形图: 目录 前言 今天我们学习的是条形图,导入的函数是: plt.bar() 于 plt.barh (一)竖值条形图 (1)说明: 原函数定义: bar(x, height, width=0.8, bottom=None, , align='center', data=None, kwargs*) 常见的参…

目录 前言 (一)plt.plot()函数的本质 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (二)plt.plot()函数缺省x时 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.展示效果== (三)颜色控制符 (四)线形控制符 ==1.说明== ==2.源代码== ==3.输出效果== (五)点的类型控制符 ==1.普通点类型== ==2.三角点== ==3.三叉点== ==4.多边形点== ==5.其他形状点== ==注:三种控制符可以单独使用,也可以组合使用== (六)风格…

目录 目录 前言 (一)散点图的基础知识 (二)相关性的举例 ==1.正相关== ==1.负相关== ==1.不相关== (三)实战项目以一股票的分析 目录 前言 散点图是用于观测数据的相关性的,有正相关,负相关,不相关 (一)散点图的基础知识 (1)说明 语法:plt.scatter(x, y, s, c ,marker, alpha) x,y: x轴与y轴的数据 s: 点的面积 c: 点的颜色 marker: 点的形状 alpha: 透明度 (2)源代码 我们来探讨身高与体重是否相关? im…

目录 目录 前言 (一)数学相关得内建函数 (二)具体演示 1.求绝对值 2.创建一个复数 3.求商和余数 4.求x得y次幂 5.生成一个序列 6.四舍五入 7.对一个集合求和 8.求最大值 9.求最小值 10.计算表达式中的值 目录 前言 数值分析的道路还很遥远,先从最基础的抓起. (一)数学相关得内建函数 abs() 求有理数的绝对值,或者复数的模 1+j2(或者complex([real[, imag]])) 创建复数 divmod(被除数,除数) 求商和余数 pow(x,y) 求x得y次…

目录 目录 前言 (一)矩阵的创建-Matrix() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)常用的构造矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)基本操作 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)矩阵的运算 1.加减法 2.乘法与求逆 (五)行列式 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (六)对角化矩阵 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 今天我们学习的是,有关sympy的矩阵操作 对应官方的:Matrices 官方教程 https://docs.sympy.org…

目录 目录 前言 (一)求解多元一次方程-solve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)解线性方程组-linsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)解非线性方程组-nonlinsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)求解微分方程-dsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 sympy不仅在符号运算方面强大,在解方程方面也是很强大. 本章节学习对应官网的:Solvers 官方教程 https://docs.sympy.o…

目录 目录 前言 (一)求导数-diff() 1.一阶求导-diff() 2.多阶求导-diff() 3.求偏导数-diff() (二)求积分-integrate() (三)求极限-limit() (四)级数展开-series() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 今天讲的是,有关sympy的微积分部分的知识. 对应官网的知识:Calculus 官网教程 https://docs.sympy.org/latest/tutorial/calculus.html (一)求导数-dif…

目录 5.3简化操作 目录 前言 (一)有理数与多项式的简化 1.最简化-simplify() 2.展开-expand() 3.提公因式-factor() 4.合并同类项-ceiling() 5.简化分式-cancel() 6.分式展开-apart() (二)三角函数的简化 1.三角形的简化-trigsimp() 2.三角形的展开-expand_trig() (三)指数函数的简化 1.指数的合并一-powsimp() 2.指数的合并二-powdenest() 3.指数的展开:-expand_po…

目录 目录 前言 (一)中文显示 ==1.全局的设置== ==2.局部的设置== (二)文本显示 目录 前言 今天我们来学习一下文本的显示 (一)中文显示 ==1.全局的设置== (1)说明: 在matplotlib目前的绘图文字显示时,是不支持中文的,我们想输出中文,需要设置一下. matplotlib.rcParams['属性'] = '属性值' ,可以修改全局字体 字体属性 'font.family' 黑体 'SimHei' 楷体 'Kaiti' 隶书 'LiSu' 仿宋 'FangSon…

目录 目录 前言 (一)简单的饼状图 (二)添加阴影和突出部分 (三)显示图例和数据标签: 目录 前言 饼状图需要导入的是: plt.pie(x, labels= ) (一)简单的饼状图 (1)说明: pyplot.``pie(x, explode=None, labels=None--) 参考文档:官方说明文档 属性 说明 类型 x 数据 list labels 标签 list autopct 数据标签 %0.1%% 保留一位小数 explode 突出的部分 list shadow 是否显示阴…

6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) #[1 2 3] #创建二维的ndarray对象 arr = np.array…

Python开发基础之路 第十一篇:Mysql系列 Python-数据库 基本SQL语句 Python-数据类型 主键auto_increment Python-多表关联 外键 级联 Python-select 关键字 多表查询 子查询 Python-mysql 权限 pymysql 注入共计 Python-视图 触发器 事务 存储过程 Python- 索引…

初始Numpy 一.什么是Numpy? 简单来说,Numpy 是 Python 的一个科学计算包,包含了多维数组以及多维数组的操作. Numpy 的核心是 ndarray 对象,这个对象封装了同质数据类型的n维数组.起名 ndarray 的原因就是因为是 n-dimension-array 的简写. 二.ndarray 与 python 原生 array 有什么区别 NumPy 数组在创建时有固定的大小,不同于Python列表(可以动态增长).更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始…

Numpy 中的数组比 Python 原生中的数组(只支持整数类型与浮点类型)强大的一点就是它支持更多的数据类型. 基本数据类型 numpy常见的数据类型 数据类型 描述 bool_ 布尔(True或False),存储为一个字节 int_ 默认整数类型(与C long相同:通常为int64或int32) intc 与C int(通常为int32或int64)相同 intp 用于索引的整数(与C ssize_t相同:通常为int32或int64) int8 字节(-128到127) int16 整…