科学计算和可视化

1.学习笔记

numpy.empty

numpy.empty 方法用来创建一个指定形状（shape）、数据类型（dtype）且未初始化的数组：

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样。

ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引，切片对象可以通过内置的 slice 函数，并设置 start, stop 及 step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 

Windows 系统安装 Matplotlib

win+R 输入cmd 打开命令提示符，输入指令：

python -m pip install -U pip setuptools

python -m pip install matplotlib

常用函数：

plt.savefig(‘test’, dpi = 600) ：将绘制的图画保存成png格式，命名为 test

plt.ylabel(‘Grade’) :  y轴的名称

plt.axis([-1, 10, 0, 6]) :  x轴起始于-1，终止于10 ，y轴起始于0，终止于6

plt.subplot(3,2,4) :  分成3行2列，共6个绘图区域，在第4个区域绘图。排序为行优先。也可 plt.subplot(324)，将逗号省略。

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs): x为x轴数据，可为列表或数组；y同理；format_string 为控制曲线的格式字符串， **kwargs 第二组或更多的（x, y, format_string）

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1):设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

plt.show()

2、制作雷达图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#标签
labels = np.array(['第一周','第二周','第三周','第四周','第五周','第六周'])
#数据个数
dataLenth = 6
#数据
data = np.array([80,100,100,100,110,70])

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)
data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)# polar参数！！
ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2)# 画线
ax.fill(angles, data, facecolor='b', alpha=0.55)# 填充
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
ax.set_title("李诣阳（学号：2019310143038）成绩雷达图", va='bottom', fontproperties="SimHei")
ax.set_rlim(0,110)
ax.grid(True)
plt.show()