摘要：算积分一重积分例如计算半圆的面积，积分公式输入的函数定义的半圆函数传入函数，积分范围到二重积分，算体积例求上半圆的体积，积分公式对函数的定义定义对的边界函数对的取值范围到，对的取值范围到解非线性方程组
1.算积分
1.1一重积分
例：如计算半圆的面积，积分公式：
# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy import integrate#输入scipy的integrate函数
def fun(x):
return (1-x*x)**0.5#定义的半圆函数
p,err=integrate.quad(fun,-1,1)#传入函数，积分范围-1到1
print p
1.2二重积分，算体积
例：求上半圆的体积，积分公式：
# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy import integrate
def fun(x,y):
return (1-x*x-y*y)**0.5#对函数的定义
def fun2(x):
return (1-x*x)**0.5#定义ｙ对ｘ的边界函数
m,err=integrate.dblquad(fun, -1, 1,
lambda x:-fun2(x),
lambda x:+fun2(x))#对x的取值范围-1到1，对y的取值范围-f(x)到f(x)
print m
2.解非线性方程组
例：求解非线性方程组
# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy.optimize import fsolve
from math import sin
def func(x):
x0,x1,x2=x.tolist()#定义变量是个浮点数
return[
5*x1+3,
4*x0*x0-2*sin(x1*x2),
x1*x2-1.5
]#定义公式
r=fsolve(func,[1,1,1])#1,1,1,指的是传入可能的解，通常1,1,1
print r
3.python绘图
快速绘图：
# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:windowsfontssimsun.ttc", size=14)#设置中文字体 x=np.linspace(0,10,100)#生成数列 y=np.sin(x) z=np.cos(x) plt.figure(figsize=(7,5))#框的尺寸大小 plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")# plt.plot(x,z,"r--",label="$cos(x)$")#r蓝色，虚线 plt.xlabel(u"时间(s)",fontproperties=font)#横坐标标签 plt.ylabel(u"y值",fontproperties=font) plt.title(u"数学",fontproperties=font)#标题 plt.ylim(-1.2,1.2)#取值范围 plt.legend()#图示 plt.show()
结果显示：
# -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np w=np.linspace(0.1,1000, 1000) p=np.abs(1/(1+0.1j*w)) plt.subplot(221)#m表示是图排成m行，n表示图排成n列,p表示图所在的位置 plt.plot(w,p,linewidth=2)#linewidth线宽=2 plt.ylim(0,1.5) plt.subplot(222)#m表示是图排成m行，n表示图排成n列,p表示图所在的位置 plt.semilogx(w,p,linewidth=2)#semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度 plt.ylim(0,1.5) plt.subplot(223)#m表示是图排成m行，n表示图排成n列,p表示图所在的位置 plt.semilogy(w,p,linewidth=2)#y轴为对数坐标系 plt.ylim(0,1.5) plt.subplot(224)#m表示是图排成m行，n表示图排成n列,p表示图所在的位置 plt.loglog(w,p,linewidth=2)#双对数坐标系 plt.ylim(0,1.5) plt.show()
结果显示：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:windowsfontssimsun.ttc", size=14)
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, "%s" % float(height))
x=np.array([1,2,3,4,5])
y=np.array([2,3,4,5,5])
plt.figure()
#bar绘制条形图
rect=plt.bar(x,y,width=0.35,align="center",label="people",yerr=0.000001)
plt.xlabel(u"年龄",fontproperties=font)
plt.ylabel("num")
plt.legend()
autolabel(rect)#显示y的数值
plt.show()
结果显示：
# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.random.random(100)#在0到1生成100个随机数 y=np.random.random(100) plt.figure(figsize=(8,4)) plt.scatter(x, y, c="black") plt.show()3.4绘制3D图形
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D th=np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100) z=np.linspace(-2,2,100) r=z*2+1 x=r*np.sin(th) y=r*np.cos(th) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111,projection="3d") ax.plot(x,y,z) plt.show()
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/37671.html
摘要：学习笔记七数学形态学关注的是图像中的形状，它提供了一些方法用于检测形状和改变形状。学习笔记十一尺度不变特征变换，简称是图像局部特征提取的现代方法基于区域图像块的分析。本文的目的是简明扼要地说明的编码机制，并给出一些建议。 showImg(https://segmentfault.com/img/bVRJbz?w=900&h=385); 前言 开始之前，我们先来看这样一个提问： pyth...
摘要：为数值固定的表示法，用来表示整数和浮点数的。无论你写何种进制，它的存储还是以二进制来存储的，所以这样就弄成了浮点数的存储精确度，浮点数只能精确到位小数。关系运算符关系运算符有和。赋值运算符赋值运算符有六个。 现在的爬虫越来越难了，不再和之前的那样，随便抓个包就可以找到相关的 url ，然后 post 一下或者 get 一下数据就出来了。还有一个可能就是可能你以前用来学习的爬虫网站太简单...
摘要：学了大半年之后成功转行做前端了。包含大量其他神经网络库中的包装器和抽象，其中最值得注意的是，其中也包含一些机器学习的实用模块。它是轻量级可扩展的神经网络工具包，同时拥有友好的界面，可供机器学习的训练和预测使用。 题记：大二的时候发现人生苦短，所以信了拍神，开始学Python。学了大半年之后成功转行做前端了。来写个教程帮助大家入门Python。 Python零基础入门 零基础入门就得从最...
阅读 1039·2023-04-25 17:51
阅读 2853·2021-11-23 09:51
阅读 1472·2021-11-08 13:21
阅读 2431·2021-09-22 15:14
阅读 1516·2019-08-30 12:48
阅读 1078·2019-08-29 12:44
阅读 1141·2019-08-26 12:21
阅读 1398·2019-08-26 10:47
