python numpy学习

numpy是python进行科学计算的核心库。

numpy可以作为多维通用数组使用，可以定义任意数据类型。它提供一个高性能多维数据对象，以及操作这个对象的工具。

本文列举了学习中遇到的numpy函数，以及使用用法。
下一段是描绘的一个函数，准备画出来

import numpy as np 
x = np.arange(-200,-100,1)
y = np.arange(-5,5,0.1)
Z =np.zeros((len(x),len(y)))
X,Y =np.meshgrid(x,y)
for i in range(len(x)):
    for j in range(len(y)):
        b = x[i]
        w = y[j]
        Z[j][i]=0
        for n in range(len(x_data)):
                Z[j][i]=Z[j][i]+(y_data[n]-b-w*x_data[n])**2
        Z[j][i] = Z[j][i]/len(x_data)
plt.plot(x,y,Z)
plt.xlim(-200,-100)
plt.ylim(-5,5)
plt.xlabel(r'$x$',fontsize=16)
plt.ylabel(r'$y$',fontsize=16)
plt.show()

image.png

1. import numpy as np引用numpy库，都以这一句开头
2. x = np.arange(-200,-100,1) 设置x是-200 到-100的数组，间隔为1
3. Z =np.zeros((len(x),len(y))) np.zeros返回给定形状的零矩阵。这里指返回len(x) * len(y)的零矩阵
4. X,Y =np.meshgrid(x,y)
   meshgrid函数用两个坐标轴上的点在平面上画网格，meshigrid（x，y）的作用是产生一个以向量x为行，向量y为列的矩阵。
   矩阵X的行向量是向量x的横坐标的简单复制，矩阵Y的列向量是向量y的纵坐标的简单复制。
   假设

x的值:
array(0,0.5,1,1.5,2)
y的值：
array(1,2,3)

那么X和Y都是6*3维矩阵

X的值：
X=[0,0.5,1,1.5,2
   0,0.5,1,1.5,2
   0,0.5,1,1.5,2]
Y的值：
Y=[1,1,1,1,1,1
   2,2,2,2,2,2
   3,3,3,3,3,3]