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  • 13.numpy线性代数和绘图

    import numpy as np
    import numpy.matlib
    arr1=np.array([[1,2],[3,4]])
    arr2=np.array([[11,12],[13,14]])
    np.dot(arr1,arr2)#返回两个数组的点积,对于二维向量等效于矩阵乘法,对于一维向量相当于向量内积
    #1*11+2*13,1*12+2*14,3*11+4*13,3*12+4*14
    
    np.vdot(arr1,arr2)#返回两个向量的点积,如果第一个参数是附属,它共轭复数会用于计算。如果参数id是多维数组,会被展开
    #1*11 + 2-12 + 3*13 +4*14 =130
    
    np.matmul(arr1,arr2)#矩阵乘法
    np.linalg.det(arr1)#行列式,对角线相乘再相减
    np.linalg.inv(arr1)#求矩阵的逆
    
    a=np.array([1,1,1],[0,2,5],[2,5,-1])
    b=np.array([6],[-4],[27])
    np.linalg.solve(a,b)#解线性方程
    

      

    import numpy as np
    from  matplotlib import  pyplot as plt
    x=np.arange(1,1000)
    y=3*x
    plt.title("maths")
    plt.xlabel("x--")
    plt.ylabel("y--")
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    

      

    x=np.arange(0,3*np.pi,0.1)
    y=np.sin(x)
    plt.title("maths")
    plt.xlabel("x--")
    plt.ylabel("y--")
    plt.plot(x,y)
    plt.show()
    



    x=[1,2,3,4,5] y=[2,4,6,8,10] z=[0,3,6,9,12] plt.title("maths") plt.xlabel("x--") plt.ylabel("y--") plt.plot(x,y) plt.subplot(2,1,1) plt.plot(y,z) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(x,z) plt.show() """plot是图的意思, sub是子的意思。 subplot(m,n,p)生成m*n个子图,当前激活第p个子图。 """
    x=np.arange(10)
    y=2*x
    x2=np.arange(10)
    y2=3*x
    plt.bar(x,y,align='center')
    plt.title("Bar graph")
    plt.ylabel('Y axis')
    plt.xlabel('X axis')
    plt.show()
    


    a=np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) plt.hist(a,bins=[0,20,40,60,80,100]) plt.title("histogram") plt.show()
    
    

      

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