科学计算和可视化（numpy及matplotlib学习笔记）

网上学习资料：https://2d.hep.com.cn/1865445/9

numpy库内容:

函数	描述
np.array([x,y,z],dtype=int)	从Python列表和元组创造数组
np.arange(x,y,i)	创建一个从x到y，步长为 i 的数组
np.linspace(x,y,n)	创建一个从x到y，等分成 n 个元素的数组
np.indices((m,n))	创建一个 m 行 n 列的矩阵
np.random.rand(m,n)	创建一个 m 行 n 列的随机数组
np.ones((m,n),dtype)	创建一个 m 行 n 列全为 1 的数组，dtype是数据类型
np.empty((m,n),dtype)	创建一个 m 行 n 列全为0的数组，dtype是数据类型

实例（教材）：

 1  #e17.1HandDrawPic.py
 2  from PIL import Image
 3  import numpy as np
 4  vec_el = np.pi/2.2 # 光源的俯视角度，弧度值
 5  vec_az = np.pi/4. # 光源的方位角度，弧度值
 6  depth = 10. # (0-100)
 7  im = Image.open('fcity.jpg').convert('L')
 8  a = np.asarray(im).astype('float')
 9  grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值
10  grad_x, grad_y = grad #分别取横纵图像梯度值
11  grad_x = grad_x*depth/100.
12  grad_y = grad_y*depth/100.
13  dx = np.cos(vec_el)*np.cos(vec_az) #光源对x 轴的影响
14  dy = np.cos(vec_el)*np.sin(vec_az) #光源对y 轴的影响
15  dz = np.sin(vec_el) #光源对z 轴的影响
16  A = np.sqrt(grad_x**2 + grad_y**2 + 1.)
17  uni_x = grad_x/A
18  uni_y = grad_y/A
19  uni_z = 1./A
20  a2 = 255*(dx*uni_x + dy*uni_y + dz*uni_z) #光源归一化
21  a2 = a2.clip(0,255)
22  im2 = Image.fromarray(a2.astype('uint8')) #重构图像
23  im2.save('fcityHandDraw.jpg

matplotlib库主要内容：

实例（教材）：带阴影的坐标系

 1 import matplotlib.pyplot as plt
 2 import numpy as np
 3 x = np.linspace(0, 10, 1000)
 4 y = np.cos(2*np.pi*x) * np.exp(-x)+0.8
 5 plt.plot(x,y,'k',color='r',label="$exp-decay$",linewidth=3)
 6 plt.axis([0,6,0,1.8])
 7 ix = (x>0.8) & (x<3)
 8 plt.fill_between(x, y ,0, where = ix, 
 9                          facecolor='grey', alpha=0.25)
10 plt.text(0.5*(0.8+3), 0.2, r"$\int_a^b f(x)\mathrm{d}x$",
11                 horizontalalignment='center')
12 plt.legend()
13 plt.show()