🗊Презентация Основы Python

Основы Python Пакет NumPy

PIP: PIP Installs Packages sudo pip install packagename sudo pip uninstall packagename cd C:\Python27\Scripts\ pip install packagename pip uninstall packagename pip install numpy

Arrays – Numerical Python (Numpy) Списки

Numpy – N-dimensional Array manipulations

Numpy – Creating vectors From lists numpy.array – создание массива из списка значений

>>> import numpy >>> import numpy >>> M = numpy.array([[1,2], [3, 4], [5,6], [7,8]], dtype=float) >>> print M [[ 1. 2.] [ 3. 4.] [ 5. 6.] [ 7. 8.]] >>> print M.ndim 2 >>> print M.shape (4, 2) >>> print M.size 8 >>> print len(M) 4 >>> print numpy.sin(M) [[ 0.84147098 0.90929743] [ 0.14112001 -0.7568025 ] [-0.95892427 -0.2794155 ] [ 0.6569866 0.98935825]]

Numpy – Creating matrices

Numpy – Matrices use

Numpy – Creating arrays

Numpy – Creating arrays

Numpy – array creation and use

Numpy – array creation and use

Numpy – Creating arrays Чтение из файла

Numpy – Creating arrays Сохранение в файл

Numpy – Creating arrays

Numpy – array methods

Numpy – array methods - sorting

Numpy – array functions

Numpy – array operations

Numpy – arrays, matrices

Numpy – matrices

Plotting - matplotlib

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot example

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot basic example

import numpy as np import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) plt.plot(x, x**2, 'bo', label='y = x**2') plt.plot(x, np.cos(2*np.pi*x), 'r--', label='y = cos(2 pi x)') plt.legend(loc=0,fancybox=True,shadow=True,title='Legend') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('title') plt.show()

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot basic example

Overwhelming annotation

Matplotlib.pyplot basic example

Matplotlib.pyplot basic example

Пакет SciPy

Генерация и визуализация случайных последовательностей Субмодуль numpy.random включает векторные версии нескольких различных генераторов случайных чисел.

Data Modeling and Fitting curve_fit – метод, позволяющий аппроксимировать набор точек некоторой функциональной зависимостью, основанный на минимизации невязки

Data Modeling and Fitting curve_fit – метод, позволяющий аппроксимировать набор точек некоторой функциональной зависимомтью, основанный на минимизации невязки

функция fsolve – решение уравнений функция fsolve – решение уравнений

Interpolation

Интегрирование

Интегрирование

Решение дифференциальных уравнений Функция odeint

Решение дифференциальных уравнений Функция integrate.odeint

Решение дифференциальных уравнений Функция integrate.odeint

Решение дифференциальных уравнений Функция integrate.odeint

На языке программирования Python для спектра звезды, полученного при наблюдениях в оптическом диапазоне (spec_star.txt), определить температуру звезды, используя аппроксимацию спектра законом излучения черного тела. Построить исходный спектр и спектр АЧТ для полученных температуры и интенсивности. На языке программирования Python для спектра звезды, полученного при наблюдениях в оптическом диапазоне (spec_star.txt), определить температуру звезды, используя аппроксимацию спектра законом излучения черного тела. Построить исходный спектр и спектр АЧТ для полученных температуры и интенсивности. В файле spec_star.txt первая колонка соответствует длине волны [A], вторая – интенсивности на данной длине волны.

GAIA DR2 http://gea.esac.esa.int/archive/

GAIA DR2

GAIA DR2

Numpy, matplotlib