numpy和matplotlib的简单应用 一.numpy库 1.什么是numpy NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). numpy是科学计算包,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. 2.numpy的安装 在Pyt…
一.安装相关软件 在Windows中安装VirtualBox: 在VirtualBox中安装Ubuntu Server: 在Ubuntu Server中安装cifs-utils:sudo apt-get install cifs-utils: 在Ubuntu Server中安装Octave:sudo apt-get install octave transfig epstool. 二.在Windows和Ubuntu Server之间建立共享目录 在Windows中共享一个share文件夹,网络权…
<!-- <!doctype html> --> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>js绘制数学函数</title> </head> <body> <div id="main" style="border-bottom:solid red 0px;he…
学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 import numpy as np def fun(x, y): return np.power(x, 2) + np.power(y, 2) fig1 = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig1) # 用这个…
在我们日常的工作与学习中,你是否也会遇到过无法在电脑中编写数学函数公式的情况呢? 简单的数学函数公式或许经过我们不懈的努力也可以成功的编写,不过这会耽误我们大把的时间. 想象一下,假如你的老板急着催你的稿子而你却因为输入数学函数而耽误时间这怎么可以呢,会出现难以想象的后果. 不过我们有一款超级好用的数学公式编辑软件MathType7.因此只要学会MathType编写函数就可以轻易的解决我们的问题了. MathType可适用于800+软件应用程序和网站,支持在任何文字处理软件.演示程序.页面程序.…
我们经常会遇到这种情况,有一个数学函数,我们希望了解他的图像,这个时候使用python 的matplotlib就可以帮助我们. 用sigmoid函数来举个例子. sigmoid函数: 代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,5,1000)  #这个表示在-5到5之间生成1000个x值 y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in x]  #对上述生成的1000个数循环用sigmoi…
Python 非常热门,但除非工作需要没有刻意去了解更多,直到有个函数图要绘制,想起了它.结果发现,完全用不着明白什么是编程,就可以使用它完成很多数学函数图的绘制. 通过以下两个步骤,就可以进行数学函数的绘制了. 两个步骤 (1)安装 Anaconda Anaconda 包含了 Python 的运行环境.诸多科学计算库以及好些实用工具,安装它,有当前所需的一切.看它们的翻译,的确也是同类. 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/ 直接运行安装即可,…
NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). 实例 import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print ('不同角度的正弦值:') # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print (np.sin(a*np.pi/180)) print ('\n') print ('数组中角度的余弦值:')…
NumPy 数学函数 NumPy 包含大量的各种数学运算的函数,包括三角函数,算术运算的函数,复数处理函数等. 1.三角函数 NumPy 提供了标准的三角函数:sin().cos().tan(). import numpy as np print(np.pi) a = np.array([0, 30, 45, 60, 90]) print('不同角度的正弦值:') # 通过乘 pi/180 转化为弧度 print(np.sin(a * np.pi / 180)) print('数组中角度的余弦值…
绘制log()函数图像,并在图上标注选定的两个点 import math import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == '__main__': x = [float(i)/200.0 for i in range(1,400)] y = [math.log(i) for i in x] plt.plot(x,y,'r-',linewidth=3, label= 'log Curve') a = [x[30],x[205]] b = [y[30],y…