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與爬蟲無關(guān)，簡(jiǎn)單的用python進(jìn)行科學(xué)運(yùn)算

CollinPeng / 2969人閱讀

摘要：算積分一重積分例如計(jì)算半圓的面積，積分公式輸入的函數(shù)定義的半圓函數(shù)傳入函數(shù)，積分范圍到二重積分，算體積例求上半圓的體積，積分公式對(duì)函數(shù)的定義定義對(duì)的邊界函數(shù)對(duì)的取值范圍到，對(duì)的取值范圍到解非線性方程組

1.算積分

1.1一重積分
例：如計(jì)算半圓的面積，積分公式：

# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy import integrate#輸入scipy的integrate函數(shù)
def fun(x):
    return (1-x*x)**0.5#定義的半圓函數(shù)
p,err=integrate.quad(fun,-1,1)#傳入函數(shù)，積分范圍-1到1
print p

1.2二重積分，算體積
例：求上半圓的體積，積分公式：

# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy import integrate
def fun(x,y):
    return (1-x*x-y*y)**0.5#對(duì)函數(shù)的定義
def fun2(x):
    return (1-x*x)**0.5#定義ｙ對(duì)ｘ的邊界函數(shù)
m,err=integrate.dblquad(fun, -1, 1,
                    lambda x:-fun2(x),
                    lambda x:+fun2(x))#對(duì)x的取值范圍-1到1，對(duì)y的取值范圍-f(x)到f(x)

print m
2.解非線性方程組

例：求解非線性方程組

# -*- coding:utf-8 -*-
from scipy.optimize import fsolve
from math import sin
def func(x):
    x0,x1,x2=x.tolist()#定義變量是個(gè)浮點(diǎn)數(shù)
    return[
          5*x1+3,
          4*x0*x0-2*sin(x1*x2),
          x1*x2-1.5
          ]#定義公式
r=fsolve(func,[1,1,1])#1,1,1,指的是傳入可能的解，通常1,1,1
print r
3.python繪圖

快速繪圖：

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:windowsfontssimsun.ttc", size=14)#設(shè)置中文字體
x=np.linspace(0,10,100)#生成數(shù)列
y=np.sin(x)
z=np.cos(x)
plt.figure(figsize=(7,5))#框的尺寸大小
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$")#
plt.plot(x,z,"r--",label="$cos(x)$")#r藍(lán)色，虛線
plt.xlabel(u"時(shí)間(s)",fontproperties=font)#橫坐標(biāo)標(biāo)簽
plt.ylabel(u"y值",fontproperties=font)
plt.title(u"數(shù)學(xué)",fontproperties=font)#標(biāo)題
plt.ylim(-1.2,1.2)#取值范圍
plt.legend()#圖示
plt.show()

結(jié)果顯示：

3.1 多軸繪圖，各種坐標(biāo)系的繪制 
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

w=np.linspace(0.1,1000, 1000)
p=np.abs(1/(1+0.1j*w))



plt.subplot(221)#m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列,p表示圖所在的位置
plt.plot(w,p,linewidth=2)#linewidth線寬=2
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(222)#m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列,p表示圖所在的位置
plt.semilogx(w,p,linewidth=2)#semilogx: x軸為對(duì)數(shù)刻度，y軸為線性刻度
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(223)#m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列,p表示圖所在的位置
plt.semilogy(w,p,linewidth=2)#y軸為對(duì)數(shù)坐標(biāo)系
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(224)#m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列,p表示圖所在的位置
plt.loglog(w,p,linewidth=2)#雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系
plt.ylim(0,1.5)

plt.show()

結(jié)果顯示：

3.2繪制條形圖 
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties(fname=r"c:windowsfontssimsun.ttc", size=14)

def autolabel(rects):
    for rect in rects:
        height = rect.get_height()
        plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, "%s" % float(height))


x=np.array([1,2,3,4,5])
y=np.array([2,3,4,5,5])

plt.figure()
#bar繪制條形圖
rect=plt.bar(x,y,width=0.35,align="center",label="people",yerr=0.000001)
plt.xlabel(u"年齡",fontproperties=font)
plt.ylabel("num")
plt.legend()

autolabel(rect)#顯示y的數(shù)值


plt.show()

結(jié)果顯示：

3.3繪制散點(diǎn)圖 
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.random.random(100)#在0到1生成100個(gè)隨機(jī)數(shù)
y=np.random.random(100)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.scatter(x, y, c="black")
plt.show()

3.4繪制3D圖形 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

th=np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100)
z=np.linspace(-2,2,100)
r=z*2+1
x=r*np.sin(th)
y=r*np.cos(th)

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection="3d")
ax.plot(x,y,z)
plt.show()

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