python像matlab类似的符号函数绘图

matplotlib 绘图之前需要先定义数据范围，python 有一个 sympy 包，类似 matlab 里面的符号函数，可以用来进行二维和三维的图像绘制，

from sympy.plotting import plot3d或者plot(二维）from sympy import symbols(用来定义符号变量)from sympy.functions import sin（用来调用已经含有的一些函数名称，比如常见的sin，cos，exp）等

。还有一个更方便的 mpmath 包，可以结合 lambda 表达式使用，它与前者相比不用事先定义符号变量。

原文地址：https://www.cnblogs.com/GZBSYS/p/10219097.html

时间： 2024-10-11 03:35:06

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python实现类似于Matlab中的magic函数

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

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<编译原理 - 函数绘图语言解释器(1)词法分析器 - python> 背景编译原理上机实现一个对函数绘图语言的解释器 - 用除C外的不同种语言实现解释器分为三个实现块: 词法分析器:用于识别一条语句中的关键词是否符合预先定义的规则. 语法分析器:用来确定一条语句是否满足语法规则. 解释器:用来确定满足语法规则的句子,在意思上是否符合要求. 设计思路: 设计记号:词法分析器读取一个序列并根据构词规则把序列转化为记号流定义一个字典:把所有符合一个模式的保留字.常量名.参数名.函数名等放进字

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<编译原理 - 函数绘图语言解释器(3)解释器 - python> 背景编译原理上机实现一个对函数绘图语言的解释器 - 用除C外的不同种语言实现设计思路: 将语法分析器并入绘图功能继承语法分析器覆盖重写用Pycharm写了一个.py文件: parserclass.py 输入流是语法分析器得到的语法树,输出流是绘制的图像测试文本序列: //----------------测试程序1:分别测试------------------------ ORIGIN IS (100,300); //

Matlab定义符号函数（ZZ）

M文件函数(M file function) 在线函数(Inline Function) 匿名函数(Anonymous Function) 1.M文件函数范例 function c=myadd(a,b) %这里可以写函数的使用说明,前面以%开头 %在工作区中,help myadd将显示此处的说明 c=a+b; %end %非必须的第一行function告诉Matlab这是一个函数,a,b是输入,c是输出,myadd是函数名.以m文件定义的函数必须保存为函数名的形式,上例中,函数应保存为mya

numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正常思维:而MATLAB大多是以函数实现的,是向对象施加的一个操作.比如,A是一个矩阵,它有一个属性attr.用Pyth

python——读取MATLAB数据文件 *.mat

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio #import matplotlib.p

MATLAB中的常用函数

MATLAB中的常用函数 1. 特殊变量与常数主题词意义主题词意义 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN 非数 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入的参量 varargout 实际返回的参量 2.

Python的扩展接口[3] -> Matlab引擎 -> 使用 Python 调用 Matlab 程序

Python - Matlab 目录 Python-Matlab 引擎 Python-Matlab 数组 Python-Matlab 基本操作 Python-Matlab 调用 m 文件 Matlab的官方文档中介绍了Matlab与其余编程语言之间的引擎接口,其中包括对于Python开放的引擎API,可参考官方教程,其中包括引擎安装,基本使用,以及Python与Matlab之间的数据类型转换及交互. 除了使用官网的Matlab引擎来驱动Matlab外,还可以使用第三方包mlab来进行连接或直接使

python pandas numpy matplotlib 常用方法及函数

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ---------------numpy----------------------- arr = np.array([1,2,3], dtype=np.float64) np.zeros((3,6)) np.empty((2,3,2)) np.arange(15) arr.dtype arr.ndim arr.shape arr.astype(np.in

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matplotlib 绘图之前需要先定义数据范围，python 有一个 sympy 包，类似 matlab 里面的符号函数，可以用来进行二维和三维的图像绘制，

。 还有一个更方便的 mpmath 包，可以结合 lambda 表达式使用，它与前者相比不用事先定义符号变量。

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