回想起大学四年
专业一直使用 matlab,然而我却没在 PC 上装成功过,以前懒于思考这种数学工具的作用,直到最近,大学同学研究生要毕业了,几经交流,和自己阅读了一些机器学习的教材之后,发觉科学计算包和画图工具对于某些岗位来说非常的必要,因为使用数学建模而设计各种工业设计图的时候,需要对参数的调制画图观察效果.虽然我没有接触过实际场景,但在概率论的角度看,某些离散集合的数字特征(期望,方差)等,在图像上的表现,也可以借助此科学计算包辅助分析.
set up
第一步
到 python 官网下载一个 3.6 的包,不知道从 3. 多版本开始,python 开始支持 pip,使用 pip 安装依赖很方便.最好使用 windows 系统,因为这种科学计算包做数学分析的多,而不是做功能,不需要一定在 linux 上运行. python 官网
第二步
安装,并设置环境变量.主要在 path 后加上 python 安装路径就行.图解请百度.
第三步
在确定 cmd 可以输入 python 之后,使用命令安装 matplotlib
python - m pip install matplotlib
安装完成之后,写一个 Demo,画两条三角函数线.
#!/usr/bin/python
#导入画图包
from pylab import *
#创建一个新的8 * 6点的图 设置分辨率为80
figure(figsize=(8,6),dpi=80)
#创建一个新的 1 * 1的子图
subplot(1,1,1)
X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
C=np.cos(X)
S=np.sin(X)
#绘制余弦 用蓝色 连续 宽度1
plot(X,C,color='blue',linewidth=1.0,linestyle='-')
#绘制正弦 用绿色 连续 宽度1
plot(X,S,color='green',linewidth=1.0,linestyle='-')
#设置横轴上下限
xlim(-4.0,4.0)
#设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
#设置竖轴上下限
ylim(-1.0,1.0)
#设置横轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
#显示
show()
后续学习持续更新....
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-2454930.html