Author: 杜七
一、基础类型变量的赋值等等
1，数组赋值和操作
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,4])
>>> a.dtype # 数组类型
dtype('int32')
>>> a
array([1, 2, 3, 4])
>>> a.shape # 数组大小
(4,)
>>> c.shape = 4,3
>>> c
array([[ 1, 2, 3],
[ 4, 4, 5],
[ 6, 7, 7],
[ 8, 9, 10]])
>>> a[0] # Python的subindex从0开始
1
>>> np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]], dtype=np.float) # 可以制定元素的类型
>>> a[1:-1:2] # 范围中的第三个参数表示步长，2表示隔一个元素取一个元素
>>> x = np.arange(5,0,-1)
>>> x
array([5, 4, 3, 2, 1])
>>> x[np.array([True, False, True, False, False])]
x = np.random.rand(10) # 产生一个长尾为10，元素值为0-1的随机数组
2，更快的数组赋值
上面都是先创建一个python序列，然后通过array函数来转化，效率比较低。NUmpy里面也有专门的创建数组的函数，比如：
np.arrange(0,1,0.1) # 不包括end值
np.linspace(0,1,12) # 包括end值
还可以使用frombuffer, fromstring,fromfile等函数可以从字节序列创建数组，比如：
s="Hello world!"
np.fromstring(s,dtype=np.char)
>>> def func(i):
return i%4+1
>>> np.fromfunction(func, (10,))
array([ 1., 2., 3., 4., 1., 2., 3., 4., 1., 2.])
##结构数组,创建一个dtype的persontype
persontype = np.dtype({
'names':['name', 'age', 'weight'],
'formats':['S32','i', 'f']})
a = np.array([("Zhang",32,75.5),("Wang",24,65.2)],
dtype=persontype) #
二、画图
1）matplotlib画图
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10,1000)
y = np.sin(x)
z = np.cox(x**2)
plt.figure(figsize = (8,4)) # 创建画图对象
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$con(x^2)$")
plt.xlabel("Times(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("Pyplot first example")
plt.ylim(-1,2,1.2)
plt.legend()
plt.show()
