科学计算和可视化

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了科学计算和可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

NumPy

NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。部分功能如下:

ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组。

用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环)。

用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具。

线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能。

用于集成C、C++、Fortran等语言编写的代码的工具。


matplotlib库
  matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,也是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。它利用通用的图形用户界面工具包,如Tkinter, wxPython, Qt或GTK+向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口(API)。此外,matplotlib还有一个基于图像处理库(如开放图形库OpenGL)的pylab接口,其设计与MATLAB非常类似--尽管并不怎么好用。SciPy就是用matplotlib进行图形绘制。

 

python成绩雷达图

# -*- coding:utf-8 -*-
‘‘‘ 成绩雷达图 ‘‘‘
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[font.family] = SimHei # 设置字体
plt.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei] # 设置字体
labels = np.array([第一周,第二周,第三周,第四周,第五周,第六周]) # 设置标签
datas = np.array([ 0,9, 10, 10, 10, 8]) # 设置数据
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, 6, endpoint = False) # 设置角度
datas = np.concatenate((datas, [datas[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))
fig = plt.figure(facecolor = white) # 创建绘图区域
plt.subplot(111, polar = True) # 极坐标
plt.plot(angles, datas, bo-, color = g, linewidth = 1) # 画图
plt.fill(angles, datas, facecolor = g, alpha = 0.25) # 填充
plt.thetagrids(angles*180/np.pi, labels) # 设置极坐标的位置
plt.figtext(0.52, 0.95, ‘03-何卓娃, ha = center) # 设置标题
plt.grid(True) # 打开网格线
plt.show() # 展示图片

技术图片

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