python 知识整理（未完待续）

1. 矩阵：numpy.mat

1.1 设置 0 元素：numpy.zeros

例子：

import numpy as np
print(np.zeros((3,3)))

输出

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

1.2 设置矩阵

例子：

p = np.mat(np.zeros((n,n)))
print(p)

1.3 矩阵相乘

直接用符号 * 即可，例如：

n = 3
a = np.mat(np.random.rand(n,n))
b = np.mat(np.random.rand(n,n))
c = a * b

2. 随机数：numpy.random

2.1 [0,1) 上均匀分布随机数：numpy.rand()

例如：

n = 3
a = np.mat(np.random.rand(n,n))

2.2 e指数分布：numpy.random.exponential

e指数分布：

[f(x; frac{1}{eta}) = frac{1}{eta} exp(-frac{x}{eta}), ~~ scale = frac{1}{eta} ]

例如：

np.random.exponential(2.0,10000)  # 10000 sampling points in (0, 1/2), with exponential distribution.

3. 画图

3.1 散点图

3.2 折线图

3.3 柱状图

例子：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
#help(plt.hist)
p = np.random.exponential(1.0,10000)
plt.hist(p,100,density=True)
x = np.arange(0,10,0.1)
y = np.exp(-x)
plt.plot(x,y)

结果：

3.4 读取 txt 文件中呈阵列的数据

我们经常用代码计算产生数据，m行 x n列的形式，打印到文本文件中。可以用几行　python　代码读取出来，进行画图。
例如数据文件　haha.txt 中的内容如下：

1       0.1
2       0.2
3       0.3
4       0.5

下面的 python 代码读取它，然后做折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt("haha.txt")
a = data[:,0] # the 1st column
b = data[:,1] # the 2nd column
plt.plot(a,b)