NumPy(Numeric Python)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))。据说 NumPy 将 Python 相当于变成一种免费的更强大的 MatLab 系统。
numpy 特性:开源,数据计算扩展,ndarray, 具有多维操作, 数矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。
特点:运算速度快、消耗资源少。
默认使用 Anaconda 集成包环境开发。
1、numpy 属性
几种 numpy 的属性:
ndim:维度
shape:行数和列数
size:元素个数
使用 numpy 首先要导入模块
1 import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
列表转化为矩阵:
array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) #列表转化为矩阵 print(array) """ array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) """
numpy 的几种属性:
print(‘number of dim:‘,array.ndim) # 维度 # number of dim: 2 print(‘shape :‘,array.shape) # 行数和列数 # shape : (2, 3) print(‘size:‘,array.size) # 元素个数 # size: 6
2、Numpy 的创建 array
关键字
array:创建数组
dtype:指定数据类型
zeros:创建数据全为0
ones:创建数据全为1
empty:创建数据接近0
arrange:按指定范围创建数据
linspace:创建线段
Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。
matplotlib.pyplot 模块可以画折线图,分为两个步骤,分别是 pyplot.plot() 和 pyplot.show() ,前者负责画图,后者将画好的图展示出来。
基本使用:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(0,6,100) y=np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8 plt.plot(x,y,‘k‘,color=‘r‘,linewidth=3,linestyle="-") plt.show()
效果如图:
代码如下:
效果图如下:
四.散点图绘画
运行结果:
五.自定义手绘风
原图:
手绘效果图:
原文:https://www.cnblogs.com/L-1008/p/12837676.html