Python程序设计案例教程第2版第13章科学计算和数据可视化

SSM框架应用于沈工高职考试系统的设计与实践第13章科学计算和数据可视化13.1模块13：numpy库1numpy库简介2ndarray数组对象3numpy基本操作4numpy聚合操作numpy库简介1123123456789123456789Numpy为我们提供了一个特殊的数组对象，numpy.arry()，可以表示一维数组、二维矩阵、甚至任意维度的数据。并且可以对数组中的数据进行非常高效的运算。13.1模块13：numpy库numpy库简介1可以对数组中的数据进行非常高效的运算。13.1模块13：numpy库numpy中所有运算是围绕着数组进行的，预先表示成numpy数组形式，即向量化。numpy.array()ndarray数组对象213.1模块13：numpy库numpy库常用的创建数组（ndarray类型）函数共有6个ndarray数组对象2函数s功能np.array([x,y,z],dtype=int)从Python列表创造数组array1=np.array([1,2,3],dtype=int)

np.zeros(m,n)创建一个m行n列且元素值均为0的数组array2=np.zeros((3,4)np.arange(x,y,i)创建一个由x到y,以i为步长的数组array3=np.arange(1,17,2)np.linspace(x,y,n)创建一个由x到y,等分成n个元素的数组array4=np.linspace(1,10,num=4)13.1模块13：numpy库numpy库常用的创建数组（ndarray类型）函数共有6个ndarray数组对象2函数功能np.random.rand(m,n)创建一个m行n列且元素为随机值的数组array6=np.random.randint(0,100,(3,4))np.ones((m,n),dtype)创建一个m行n列全1的数组,dype是数据类型array7=np.ones((3,4),dtype=int)13.1模块13：numpy库Numpy数据类型：默认为np.float64创建数组时，通过dtype指定其他数据类型，例如也可以创建完成后通过astype(…)来转换数据类型ndarray数组对象213.1模块13：numpy库numpy基本操作3方法功能ndarray.reshape(n,m)不改变数组ndarray，返回一个维度为(n,m)的数组a=np.arange(0,20)

b=a.reshape(4,5)ndarray.resize(new_shape)与reshape()作用相同，直接修改数组ndarraya=np.arange(0,20)

a.resize(4,5)ndarray.swapaxes(axI,ax2)将数组n个维度中任意两个维度进行调换a=np.arange(0,20)

a.resize(4,5)

b=a.swapaxes(1,0)ndarray类的形态操作方法如下表。13.1模块13：numpy库numpy基本操作3方法功能ndarray.reshape(n,m)不改变数组ndarray，返回一个维度为(n,m)的数组a=np.arange(0,20)

b=a.reshape(4,5)ndarray.resize(new_shape)与reshape()作用相同，直接修改数组ndarraya=np.arange(0,20)

a.resize(4,5)ndarray.swapaxes(axI,ax2)将数组n个维度中任意两个维度进行调换a=np.arange(0,20)

a.resize(4,5)

b=a.swapaxes(1,0)ndarray类的形态操作方法如下表。13.1模块13：numpy库numpy基本操作3方法功能ndarray.flatten()对数组进行降维，返回一个折叠后的一维数组c=b.flatten()ndarray类的形态操作方法如下表。13.1模块13：numpy库numpy基本操作3ndarray类的索引和切片方法方法功能X[i]索引第i行元素X[-i]从后向前索引第i元素X[n:m]返回从[n,m)的元素，不包含mX[n:m:i]指定i步长的由n到m行数值X[m][n]返回m行n列元素值13.1模块13：numpy库numpy聚合操作4numpy库的算术运算函数对于相同大小的数组，相同位置的数据直接进行四则运算13.1模块13：numpy库numpy聚合操作4不同尺寸的数组也能进行运算先扩展成相同尺寸，然后再进行运算13.1模块13：numpy库numpy聚合操作4numpy库的算术运算函数函数功能np.add(x1,x2[,y])y=x1+x2np.subtract(x1,x2[,y])y=x1-x2np.multiply(x1,x2[,y])y=x1*x2np.divide(x1,x2[,y])y=x1/x2np.floor_divide(x1,x2[,y])y=x1∥x2,返回值取整np.negative(x[,y])y=-xnp.power(x1,x2[,y])y=x1**x2np.remainder(x1,x2[,y])y=x1%x213.1模块13：numpy库numpy聚合操作4numpy库的比较运算函数函数功能np.equal(x1,x2[,y])y=x1==x2np.not_equal(x1,x2[,y])y=x1!=x2np.less(x1,x2,[,y])y=xI<x2np.less_equal(xl,x2,[,y])y=x1<=x2np.greater(xI,x2,[,y])y=xI>x2np.greater_equal(xl,x2,[,y])y=x1>=x2np.where(condition(x,y])根据给出的条件判断输出x还是y13.1模块13：numpy库numpy聚合操作4numpy库的其他运算函数函数功能np.abs(x)计算基于元素的整型、浮点或复数的绝对值np.sqrt(x)计算每个元素的平方根np.squre(x)计算每个元素的平方np.sign(x)计算每个元素的符号：1(+)、0、-1(-)np.ceil(x)计算大于或等于每个元素的最小值np.floor(x)计算小于或等于每个元素的最大值np.rint(x[,out])圆整，取每个元素为最近的整数,保留数据类型np,exp(x[,out])计算每个元素的指数值np.log(x),np.log10(x),np.log2(x)计算自然对数(e)，基于10、2的对数，log(1+x)13.1模块13：numpy库13.2numpy处理图像如果是黑白图片，每个像素可以由单个数字表示（通常在0（黑色）和255（白色）之间）如果图像是彩色的，则每个像素由三个数字表示（RGB）。在这种情况下，我们需要第三维（因为每个单元格只能包含一个数字）。因此彩色图像由尺寸的ndarray表示：(高x宽x3）。13.2numpy处理图像将图片转换成灰度图13.2numpy处理图像13.3模块14：matplotlib库matplotlib库简介1matplotlib是python的一个数据可视化工具库，专门用于开发2D图表和3D图表，包括容器层、辅助显示层和图像层。13.3模块14：matplotlib库matplotlib库简介1matplotlib.pyplot是matplotlib的子库，引用方式如下：importmatplotlib.pyplotasplt设置字体，其中'SimHei'表示黑体字。plt.rcParams['font.family']='SimHei'plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']13.3模块14：matplotlib库pyplot绘图区域2函数功能plt.figure(figsize=None,facecolor=None)创建一个全局绘图区域plt.axes(rect,axisbg='w')创建一个坐标系风格的子绘图区域plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)在全局绘图区域中创建子绘图区pyplot绘图区域2importmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(figsize=(8,5),facecolor=‘gray’)#以英寸为单位plt.show()13.3模块14：matplotlib库pyplot绘图区域2创建一个带有坐标系的axes对象：在当前绘图区域添加一个背景为白色的坐标系，代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(figsize=(8,5),facecolor='white')plt.axes([0.1,0.4,0.8,0.4])#参数取值0-1之间，[left,bottom,width,height]plt.show()13.3模块14：matplotlib库pyplot绘图区域2使用子函数subplot(n,m,index),将绘图区configure划分成：n*m个区域，取第index个区域13.3模块14：matplotlib库辅助显示层2设置X轴刻度设置Y轴刻度设置X轴标题设置Y轴标题设置标题设置图例13.3模块14：matplotlib库pyplot常用图表绘制3函数功能plt.plot(x,y,label,color,width)根据x、y数组绘制直、曲线plt.bar(left,height,width,bottom)绘制一个条形图plt.barh(bottom,width,height,left)绘制一个横向条形图plt.pie(data,explode)绘制饼图plt.scatter()绘制散点图(x、y是长度相同的序列)plt.hist(x,bins,normed)绘制直方图13.3模块14：matplotlib库pyplot常用图表绘制3plot颜色值颜色值说明"w"白色"k"黑色"r"红色"b"蓝色"m"品红"y"黄色"g"绿色"c"青色13.3模块14：matplotlib库pyplot常用图表绘制3plot风格值风格值说明"-"实线"--"长虚线"-."短点相间线":"短虚线13.3模块14：matplotlib库pyplot常用图表绘制3plot标记值标记值说明"."点","像素"o"实心圆圈"^"正三角形"v"倒三角形">"一角朝右的三角形"<"一角朝左的三角形"1"下花三角标记"2"上花三角标记"3"左花三角标记"4"右花三角标记"s"实心方形"p"五边形"h"六边形1“H"六边形2"*"星形"x"x标记"D"菱形"d"瘦菱形"+"加号13.3模块14：matplotlib库案例3已知book、data列表分别存放4种教材的书名和发行量book=["数学","语文","英语","物理"]data