强大的Python

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。

首先使用pip下载numpy和matplotlib

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt alpha = 1 #numpy.linspace 函数用于创建一个一维数组，数组是一个等差数列构成的，格式如下： #np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #start    序列的起始值 #stop    序列的终止值，如果endpoint为true，该值包含于数列中 #num    要生成的等步长的样本数量，默认为50 #endpoint    该值为 ture 时，数列中中包含stop值，反之不包含，默认是True。 #retstep    如果为 True 时，生成的数组中会显示间距，反之不显示。 #dtype    ndarray 的数据类型 theta = np.linspace(0,2*np.pi,num=500) x = alpha * np.sqrt(2) * np.cos(theta) / (np.sin(theta)**2+1) y = alpha * np.sqrt(2) * np.cos(theta) * np.sin(theta)/(np.sin(theta)**2+1) plt.title(r"$\rho^{2}=a^{2}\cos 2\theta\quad a=1$") plt.plot(x,y) plt.grid() plt.show()

import numpy as np  #阿基米德螺线 import matplotlib.pyplot as plt #Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组 具体用法如下: #numpy.arange(start stop step  dtype = None) #start 开始位置 数字，可选项 默认起始值为0 #stop 停止位置 数字 #step 步长 数字 可选项 默认步长为1 如果指定了step 则还必须给出start #dtype 输出数组的类型 如果未给出dtype 则从其他输入参数推断数据类型 t = np.arange(-3*np.pi,3*np.pi,0.01) x = t*np.cos(t) y = t*np.sin(t) plt.title(r"$\rho=a\theta\quad a=1$") plt.plot(x,y) plt.show() plt.plot(x,y) plt.grid() plt.show()

r=a(1-sinθ）

import matplotlib.pyplot as plt #心形线 import numpy as np t = np.arange(0, 2*np.pi,0.01)  x = 20 * np.sin(t) **3 y = 13 * np.cos(t) - 5 * np.cos(2*t) - 2 * np.cos(3*t) - np.cos(4*t) plt.plot(x,y) plt.grid() plt.show()