Numpy模块学习笔记5：线性代数 、随机游走和matplotlib

1、线性代数库linalg

函数	描述
dot	两个数组的点积，即元素对应相乘。
vdot	两个向量的点积
inner	两个数组的内积
matmul	两个数组的矩阵积
determinant	数组的行列式
solve	求解线性矩阵方程
inv	计算矩阵的乘法逆矩阵

2、随机游走

实现1000步的随机游走：

import random
position = 0
walk = [position]
steps = 1000
for i in xrange(steps):
    step = 1 if random.randint(0, 1) else -1
    position += step
    walk.append(position)

计算1000次游走结果的累积和，大于0则取1，小于0则取-1（类似于抛硬币）

nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0, 2, size=nsteps)
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walk = steps.cumsum()

一次模拟多个随机游走：

nwalks = 5000
nsteps = 1000
draws = np.random.randint(0, 2, size=(nwalks, nsteps))
steps = np.where(draws > 0, 1, -1)
walks = steps.cumsum(1)
print(walks)

3、Matplotlib

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
 
x = np.arange(1,11) 
y =  2  * x +  5 
plt.title("Matplotlib demo")  //设置图表标题
plt.xlabel("x axis caption")  //设置x轴名称
plt.ylabel("y axis caption")  //设置y轴名称
plt.plot(x,y)  //绘制以x为x轴，y为y轴的图形
plt.show() //显示图形 

                 以下是格式化字符串的缩写：如 plt.plot(x,y,"ob")

字符	描述
'-'	实线样式
'--'	短横线样式
'-.'	点划线样式
':'	虚线样式
'.'	点标记
','	像素标记
'o'	圆标记
'v'	倒三角标记
'^'	正三角标记
'<'	左三角标记
'>'	右三角标记
'1'	下箭头标记
'2'	上箭头标记
'3'	左箭头标记
'4'	右箭头标记
's'	正方形标记
'p'	五边形标记
'*'	星形标记
'h'	六边形标记 1
'H'	六边形标记 2
'+'	加号标记
'x'	X 标记
'D'	菱形标记
'd'	窄菱形标记
'|'	竖直线标记
'_'	水平线标记

                以下是颜色的缩写：如 plt.bar(x2, y2, color = 'g')

字符	颜色
'b'	蓝色
'g'	绿色
'r'	红色
'c'	青色
'm'	品红色
'y'	黄色
'k'	黑色
'w'	白色

 

同一图中绘制两个图

plt.subplot(2,  1,  1) //绘制第一个图像 
plt.plot(x, y1) 
plt.title('x-y1') //将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像
plt.subplot(2,  1,  2) 
plt.plot(x, y2) 
plt.title('x-y2') //展示图像
plt.show()

绘制条形图

from matplotlib import pyplot as plt 
x =  [5,8,10] 
y =  [12,16,6] 
x2 =  [6,9,11] 
y2 =  [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align =  'center')  //绘制条形图1
plt.bar(x2, y2, color =  'g', align =  'center')  //绘制条形图2
plt.title('Bar graph')  
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis') 
plt.show()

绘制频率分布直方图

from matplotlib import pyplot as plt 
import numpy as np  
 
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
plt.hist(a, bins =  [0,20,40,60,80,100])   // bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界
plt.title("histogram") 
plt.show()