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Matplotlib 轴标签和标题 我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。 实例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = n 阅读全文
posted @ 2022-03-18 13:11
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Matplotlib 绘图线 绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。 线的类型 线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。 类型简写说明 'solid' (默认) '-' 实线 'dotted' ':' 点虚线 'dashed' '--' 破折线 'das 阅读全文
posted @ 2022-03-18 13:08
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Matplotlib 绘图标记 绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。 以下实例定义了实心圆标记： 实例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = 阅读全文
posted @ 2022-03-18 13:05
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Python matplotlib 画图入门 安装 matplotlib C:\Python310\Scripts>pip install matplotlib Matplotlib Pyplot Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。 Pypl 阅读全文
posted @ 2022-03-18 13:02
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NumPy 排序、条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。 种类速度最坏情况工作空间稳定性 'quicksort'（快速排序） 1 O(n^2) 0 阅读全文
posted @ 2022-03-18 10:00
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NumPy 统计函数 NumPy 提供了很多统计函数，用于从数组中查找最小元素，最大元素，百分位标准差和方差等。 函数说明如下： numpy.amin() 和 numpy.amax() numpy.amin() 用于计算数组中的元素沿指定轴的最小值。 numpy.amax() 用于计算数组中的元素沿 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:57
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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 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:55
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NumPy 算术函数包含简单的加减乘除: add()，subtract()，multiply() 和 divide()。 需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 实例 import numpy as np a = np.arange(9, dtype = np.float_).res 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:54
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Numpy 数组操作 Numpy 中包含了一些函数用于处理数组，大概可分为以下几类： 修改数组形状 翻转数组 修改数组维度 连接数组 分割数组 数组元素的添加与删除 修改数组形状 函数描述 reshape 不改变数据的条件下修改形状 flat 数组元素迭代器 flatten 返回一份一维数组拷贝（一 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:51
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NumPy 迭代数组 NumPy 迭代器对象 numpy.nditer 提供了一种灵活访问一个或者多个数组元素的方式。 迭代器最基本的任务的可以完成对数组元素的访问。 接下来我们使用 arange() 函数创建一个 2X3 数组，并使用 nditer 对它进行迭代。 实例 import numpy 阅读全文
posted @ 2022-03-18 09:44
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