1.アレイデータ処理の使用
numpyのは、あなたは、コンパクトな配列式。（そうしないとライトサイクルに必要）として記載されているタスクを処理するデータの多くの種類に作ることができます。代わりに、式サイクル・アプローチの配列を使用するのでは、しばしばと呼ばれるベクトル化。
以下はベクターの一例です。
インポートのNPとしてnumpyの インポートPLTのようmatplotlib.pyplot 点 = np.arange（-5,5,0.01） ＃1000年个间隔相等的点 XS、YS = np.meshgrid（ポイント、ポイント） Z = np.sqrt（XS * * 2 + YS ** 2 ） plt.imshow（Z、CMAP = plt.cm.gray）。 plt.colorbar（） plt.title（" $ \ SQRT {X ^ 2 + y ^ 2}の値のグリッドの$のイメージプロット"）
以下は、最初に絵を描いています。
2.エピソード：plt.imshow（IMG）でのpythonは、画像を表示することはできません
輸入pylab
その後plt.imshow（）この工程の後にプラス
pylab.show（）
あなたは、表示することができます
または直接（）その上に、初心者が多いこの低レベルの問題をplt.show