NumPy的Array介紹與Matplotlib的繪圖功能

 

1. Array的基本運算:

 

適用於科學和數學運算的NumPy套件中，有一個Array的資料結構。Array是一個非常類似 list 的序列型態。

但是Array 之中的每一個元素都必須是相同型態（相同大小）的；而且Array是固定大小的，不像 Python中的List 一樣可以動態增減。

 使用NumPy套件下的array可以採用下面的用法

 

%pylab inline

my_array = array([2,3,5,4,2])

 

或是

import numpy

my_array = numpy.array([2,3,5,4,2])

 

有時候為了省事，我們也可以在引入numpy套件後，並賦予numpy一個較容易輸入的別名(例如np):

import numpy as np

my_array = np.array([2,3,5,4,2])

 

接下來，我們我看array的運算:

 

Ex1: 將array中每個元素都加上1:

Fig. 01

 

Ex1: 將array中每個元素都乘上3:

Fig. 02

 

Ex2: 兩個 array的相加與相乘:

Fig. 03

 

Ex3: 兩個array的比較:

Fig. 04

 

Ex4: n rows 與m columns的array

Fig. 05

 

2.Matplotlib的繪圖功能:

當我們在指令列中使用 %pylab inline，不但可以使用 NumPy + Matplotlib, 還可以 inline 畫圖。

 

Ex1 X軸為1, 2, 3, 4，Y軸為2, 4, 6, 8，所畫出的直線(四個坐標點的連線: (1,2), (2,4), (3,6), (4,8))。

 

Fig. 06

 

Ex2: 不輸入X座標的值(預設為 0,1,2,…,99)，產生100點亂數值來畫圖:

Fig. 07

 

Ex3: 我們利用 x = linspace(0,10,100) 指令，在0~10之間均勻產生100點資料；再以 plot(x, sin(x))畫出對應的sine wave:

Fig. 08

 

Ex4: 承上題，改成用紅色的圓點 (“or”)來畫出sine wave:

Fig. 09

 

Ex5. exp(-x)* sin(x) 的圖形:

Fig. 10