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這篇“怎么使用Python+NumPy繪制常見曲線”文章的知識點大部分人都不太理解,所以小編給大家總結了以下內容,內容詳細,步驟清晰,具有一定的借鑒價值,希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲,下面我們一起來看看這篇“怎么使用Python+NumPy繪制常見曲線”文章吧。
在NumPy中,所有的標準三角函數如sin、cos、tan等均有對應的通用函數。
(Lissajous curve)利薩茹曲線是一種很有趣的使用三角函數的方式(示波器上顯示出利薩茹曲線)。利薩茹曲線由以下參數方程定義:
x = A sin(at + n/2)
y = B sin(bt)
利薩茹曲線的參數包括 A 、 B 、 a 和 b 。為簡單起見,我們令 A 和 B 均為1,設置的參數為 a=9 , b=8
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A=B=1 a=9 b=8 t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) #使用linspace函數初始化變量t x = np.sin(a * t + np.pi/2) # sin 函數和NumPy常量 pi 計算變量 x y = np.sin(b * t) # sin函數計算變量y plt.plot(x, y) plt.show()
運行結果:
斐波那契數列的遞推關系可以用矩陣來表示。斐波那契數列的計算等價于矩陣的連乘。可用兩種方法計算了斐波那契數列
1)黃金比例計算方法,使用 rint 函數對浮點數取整但不改變浮點數類型
1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,……
# 斐波那契數,用黃金分割公式或通常所說的比奈公式,加上取整函數 n = np.arange(1, 9) sqrt5 = np.sqrt(5) phi = (1 + sqrt5)/2 #利用根號5計算黃金比例,或者直接用phi=1+0.618 print("比例:",phi) print('\n') fibonacci = np.rint((phi**n - (-1/phi)**n)/sqrt5) #用rint()函數對浮點數取整但不改變浮點數類型 print("Fibonacci", fibonacci)
2)利用矩陣進行計算:用 matrix 函數創建矩陣
# 斐波那契數,用矩陣來表示斐波那契數列的遞推關系 F = np.matrix([[1, 1], [1, 0]]) print ("8th Fibonacci:", (F ** 10)[0, 0])
運行結果:
比例: 1.618033988749895
Fibonacci [ 1. 1. 2. 3. 5. 8. 13. 21.]
8th Fibonacci: 89
方波可以近似表示為多個正弦波的疊加。任意一個方波信號都可以用無窮傅里葉級數來表示。
需要累加很多項級數,且級數越多結果越精確,這里取 k=99(可以分別設置為9,50,1000等進行測試觀察生成效果) 以保證足夠的精度。繪制方波的步驟如下。
1) 初始化 t 和 k 開始,并將函數值初始化為
m = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) #從 -pi 到 pi 上均勻分布的 201 個點 k = np.arange(1,99) # k=99 以保證足夠的精度,如圖中的9 20 99顯示的波形 k = 2 * k - 1 f = np.zeros_like(m)
2)使用 sin()求正弦函數,用sum()數計算各項級數:
for i in range(len(m)): #使用 sin 和 sum 函數進行計算 f[i] = np.sum(np.sin(k * m[i])/k) f = (4 / np.pi) * f
3)繪制波形
plt.plot(t, f) plt.show()
鋸齒波和三角波也是常見的波形。和方波類似,也可以將它們表示成無窮傅里葉級數。對鋸齒波取絕對值即可得到三角波。鋸齒波的無窮級數表達式如下:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) k = np.arange(1, 99) f = np.zeros_like(t) for i in range(len(t)): f[i] = np.sum(np.sin(2 * np.pi * k * t[i])/k) f = (-2 / np.pi) * f plt.plot(t, f, lw=1.0) plt.plot(t, np.abs(f), lw=2.0) plt.show()
運行結果:
以上就是關于“怎么使用Python+NumPy繪制常見曲線”這篇文章的內容,相信大家都有了一定的了解,希望小編分享的內容對大家有幫助,若想了解更多相關的知識內容,請關注億速云行業資訊頻道。
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