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何以解忧？唯有暴富

numpy学习笔记

numpy学习笔记
matplotlib 基础

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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# 2019-10-23
# numpy 学习笔记
# icenaive
# 参考： https://github.com/lijin-THU/notes-python
# 仅供个人学习使用
#
# 2. matplotlib 基础

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# from numpy import *

# import 模块：导入一个模块；注：相当于导入的是一个文件夹，是个相对路径。
# from…import：导入了一个模块中的一个函数；注：相当于导入的是一个文件夹中的文件，
# 是个绝对路径。
# from…import *语句与import区别在于：
# import 导入模块，每次使用模块中的函数都要是定是哪个模块。
# from…import * 导入模块，每次使用模块中的函数，直接使用函数就可以了；
# 注因为已经知道该函数是那个模块中的了。


# 参数形式
# plot(y)
# plot(x, y)
# plot(x, y, format_string)
# 仅给定y值，默认以下标为x轴
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
# plt.plot(sin(x))
# plt.show()

# 给定x和y值
# plt.plot(x, sin(x))
# plt.show()

# 多条数据线
# plt.plot(x, sin(x), x, sin(2 * x), x, sin(x ** 2))
# plt.show()

# 使用字符串 指定线条参数
# plt.plot(x, sin(x ** 2), 'b-^')
# plt.show()

# 多线条
# plt.plot(x, sin(x), 'r-o', x, sin(x ** 2), 'g-^')
# plt.show()


# 散点图
# 参数形式
# scatter(x, y)
# scatter(x, y, size)
# scatter(x, y, size, color)

# plt.plot(x, sin(x), 'bo')
# plt.show()

# plt.title('scatter')
# # plt.scatter(x, sin(x), 'bo')
# plt.xlabel('x')
# plt.ylabel('sin(x)')
# plt.scatter(x, sin(x))
# plt.show()

x = np.random.rand(300)
y = np.random.rand(300)
size = np.random.rand(400) * 30
color = np.random.rand(300)
# plt.scatter(x, y, size, color)
# plt.colorbar()
# plt.show()

# 多图
t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
x = np.sin(t)
y = np.cos(t)
# fig1 = plt.figure()
# plt.plot(x)
# # plt.show()
# fig2 = plt.figure()
# plt.plot(y)
# plt.show()

# plt.subplot(1, 2, 1)
# plt.plot(x)
# # plt.show()
# plt.subplot(1, 2, 2)
# plt.plot(y)
# plt.show()

# 向图中添加数据

# plt.plot(x)
# # plt.hold(False) # 新图会将原图覆盖 # 高版本那中已删除
# plt.plot(y)
# plt.show()

# 标签
# 加入label 通过legend 加入图例
# plt.plot(x, label='sin')
# plt.plot(y, label='cos')
# plt.legend()
# 在legend中加入
# plt.plot(x)
# plt.plot(y)
# plt.legend(['sin', 'cos'])
# plt.show()

# 坐标轴 标题 网格

# plt.plot(x, np.sin(x))
# plt.xlabel('radians')

# # 字体大小
# plt.ylabel('amplitude', fontsize = 'large')
# plt.title('sin(x)')

# # 清楚已有的图像
# plt.clf()
# plt.show()
# plt.plot(y)
# plt.show()
# # 关闭当前图像
# # plt.close() # 参数 ‘all’关闭所有
# # 网格
# plt.grid()
# plt.show()

# imshow 显示图片
# 灰度图片可以看作是二维数组

# lena 高版本中移除了
from scipy.misc import ascent
img = ascent()
# print(img)
plt.imshow(img,
    # 设置坐标范围
    extent = [-25, 25, -25, 25],
    # 设置colormap
    # cmap = plt.cm.bone
    cmap=plt.cm.RdGy_r
)
plt.colorbar()
# plt.show()
plt.clf()
# 直方图
# 高斯分布中随机生成1000个点得到直方图
plt.hist(np.random.randn(1000))
plt.show()
学习笔记