numpy模块可以画函数图像吗

2024-08-23

教你如何绘制数学函数图像——numpy和matplotlib的简单应用

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

Catlike学习笔记(1.2)-使用Unity画函数图像

『Catlike系列教程』第二篇来了~今天周六,早上(上午11点)醒来去超市买了一周的零食回来以后就玩了一整天游戏非常有负罪感.现在晚上九点天还亮着感觉像下午7点左右的样子好像还不是很晚...所以就写一点东西吧.这一篇是「Building a Graph」挑战一下试试吧. PART 1 概述那么大概文章看下来我们预计要做以下事情. 使用一定数量的小方块表达函数图像做一个 Shader 给图像上色使其更好看给图像传入时间参数使其动起来 PART 2 画函数图像首先我们确认一下要支持的功能细

[Java画图]画函数图像

利用Graphics类画任意显式函数图像,只需修改代码中的F()函数即可,另外调整timesx和timesy参数来分方向放大或缩小图像.需要重定义坐标系. package test; import javax.swing.*; import java.awt.Graphics; public class DrawFunction extends JFrame { static double timesx = 10, timesy = 10; double F(double x) { return

HTML+JavaScript画函数图像

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>函数图像绘制工具</title> <script type="text/javascript" src="js/funcImg.js"></script> <style> #div-img { /* 此决定画布的宽高 */

用python画函数图像

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 50) # 从0到1,等分50分 y = 210*(x**6)*((1-x)**4) # 这里是函数的表达式 plt.figure() # 定义一个图像窗口 plt.plot(x, y) # 绘制曲线 y plt.show()

Python3：numpy模块中的argsort()函数

Python3:numpy模块中的argsort()函数 argsort函数是Numpy模块中的函数: >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric: argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) Returns the indices that would so

Catlike学习笔记(1.3)-使用Unity画更复杂的3D函数图像

第三篇来了-今天去参加了 Unite 2018 Berlin,感觉就是....非常困...回来以后稍微睡了下清醒了觉得是时候认真学习下了,不过讲的很多东西都是还没有发布或者只有 Preview 的版本,按照 Unity 的习惯肯定 Bug 多到令人发指,最近不太想折腾所以就先继续写文章把..按照惯例奉上『原文链接』 PART 1 概述首先大概介绍一下什么是『Catlike教程』,大家自行访问一下就会发现是这位『大神』写的一个 Unity 系列教程,里面由浅至深的以一个个有趣的小课题来引导大家学

numpy模块常用函数解析

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805 numpy模块以下命令都是在浏览器中输入. cmd命令窗口输入:jupyter notebook 后打开浏览器输入网址http://localhost:8888/ 一.导入模块import numpy as np1查看numpy版本 np.__version__1Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy.Pandas等数据处理和科学

科学计算三维可视化---Mlab基础（基于Numpy数组的绘图函数）

Mlab了解 Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api,他可以实现快速的三维可视化,Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化. 过程为: .建立数据源 .使用Filter(可选)对数据进行加工 .添加可视化模块,我们可以通过修改可视化模块的属性,来修改可视化场景 mgrid和ogrid区别一:基于Numpy数组的绘图函数 (一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维) 这里我们可以看到Point3D参数的描述,是对vtk对象的整体描述,因为Mayavi是对VTK

使用matplotlib绘制3D函数图像

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

numpy模块、matplotlib模块、pandas模块

目录 1. numpy模块 2. matplotlib模块 3. pandas模块 1. numpy模块 numpy模块的作用用来做数据分析,对numpy数组(既有行又有列)--矩阵进行科学计算实例 lt1 = [1, 2, 3] # n个元素 lt2 = [4, 5, 6] lt = [] for i in range(len(lt1)): # O(n) lt.append(lt1[i] * lt2[i]) print(lt) import numpy as np # 约定俗成的 arr1

Python之路-numpy模块

这里是首先需要安装好Anaconda Anaconda的安装参考Python之路-初识python及环境搭建并测试配置好环境之后开始使用Jupyter Notebook 1.打开cmd,输入 jupyter notebook --generate-config 2.打开这个配置文件,找到“c.NotebookApp.notebook_dir=‘’ ”, 把路径改成自己的工作目录使用notepad++打开这个文件,大概在124行添加自己的工作目录 c.NotebookApp.notebook_

python如何画三维图像？

python三维图像输出的代码如下所示:#画3D函数图像输出from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mpl_toolkits.mplot3dfigure=plt.figure()#ax = Axes3D(figure)ax=figure.gca(projection="3d")x1=np.

Python：基本运算、基本函数（包括复数）、Math模块、NumPy模块

基本运算 x**2 : x^2 若x是mat矩阵,那就表示x内每个元素求平方 inf:表示正无穷逻辑运算符:and,or,not 字典的get方法 a.get(k,d) 1 1 get相当于一条if…else…语句.若k在字典a中,则返回a[k]:若k不在a中,则返回参数d. l = {5:2,3:4} l.get(3,0) 返回值是4: l.get(1,0) 返回值是0: 1 2 3 1 2 3 type函数:返回数据类型 type(x):返回x的类型 type(x)._name_:返回该类

python画激活函数图像

导入必要的库 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 绘制softmax函数图像 fig = plt.figure(figsize=(6,4)) ax = fig.add_subplot(111) x = np.linspace(-10,10) y = sigmoid(x) a

python numpy模块

目录 numpy模块一维数组二维数组(用的最多的) 获取多维数组的行和列多维数组的索引高级功能多维数组的元素的替换通过函数方法创建多维数组矩阵的运算点乘和转置(了解) 点乘必须 m*n n *m 求逆(了解) 最大小值 numpy生成随机数 numpy模块回顾一下有哪些数据类型 int/float/str/list/tuple/dict/set numpy是python一种开源的数值计算扩展库.这种库可用来存储和处理大型矩阵,比python自身的嵌套列表结构要高效的多(该结构

numpy模块(对矩阵的处理,ndarray对象)

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

3 numpy模块

Numpy 什么是Numpy:Numeric Python Numpy模块是Python的一种开源的数值计算扩展. 1 一个强大的N维数组对象Array 2 比较成熟的(广播)函数库 3 用于整合(C/C++)和Fortran代码的工具包 4 实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数 5 numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加强大

Day 19 numpy 模块

numpy 模块(多维数组) import numpy as np arr=np.array([1,2,3,4],[5,6,7,8]) print(arr) #[[1 2 3 4] #[5 6 7 8]] arr.shape #(2, 4) 得到的是这个数组有多少行多少列 #多维数组的索引 arr.shape[0] #2 得到的是行数 arr.shape[1] #4 得到的是列数 arr[1,2] #7 按索引取值高级功能 import numpy as ap arr = np.array(

Pathon中numpy模块

目录 numpy模块切割矩阵矩阵元素替换矩阵的合并通过函数创建矩阵 fromstring/fromfunctions 矩阵的运算常用矩阵运函数矩阵的点乘矩阵的逆矩阵的其他操作 numpy生成随机数 numpy模块 numpy官方文档:[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750] import numpy as np arr = np.array([1,2,3]) print(arr, type(arr

numpy模块可以画函数图像吗

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