Python-Numpy (2013)

Apunte Catalán
Universidad Universidad de Barcelona (UB)
Grado Física - 1º curso
Asignatura Informatica
Año del apunte 2013
Páginas 2
Fecha de subida 16/03/2016
Descargas 8
Subido por

Descripción

Petit resum de la llibreria numpy amb el que més es fa servir a classe, per saber més coses veure la documentació de la llibreria

Vista previa del texto

Llibreria numpy Numpy (numerical python): llibreria per al càlcul científic.
Per usar aquesta llibreria cal importar-la.
From numpy import * 1. ndarray ndarray.ndim dóna la dimensió de la llista ndarray.shape dóna la "forma" de la llista (n1 x n2 x n3 x ...) ndarray.size número de components de la llista són homogenis Creació: • A partir d'una llista • Usant la funció zeros() (matriu de 0): = zeros ( (,) ) • Usant la funció ones() (matriu de 1ns): = ones ( (,) ) • Usant la funció eye() (matriu identitat): = eye(,) • Usant les funcios arrange o linspace: ◦ arrange(min,max, step) ◦ linspace(min,max, num_elem) • A partir d'una funció: fromfuction(funcio (files,columnes), dtype=) Si A=B, si es modifica A també es modificarà B Copiar: B=A.copy() 2. Operacions Suma i resta per un valor: Producte i divisió: Exponenciació: Mòdul: A+n A-n A*n A/n A**n A%n Suma i resta d'arrays: Producte i divisió: Exponenciació: A+B A-B A+B A/B A**B Suma de tots els elements: Component amb mín. valor: Component amb max. valor: .sum() .min() .max() Ajuntar horitzontalment: hstack( (A,B) ) Ajuntar verticalment: vstack( A,B) ) Opera directament amb valors numèrics o altres arrays.
També fa operacions amb component a component Operacions unitàries: sum() suma de totes les components (o de les d'un eix) min() retorna la component amb el mínim valor max() retorna la component amb el màxim valor Funcions: aplica una funció a cadascuna de les components.
Representar gràfiques: plot() 3. Classe matrix A = np.matrix( [[a,b,c], [d,e,f], [g,h,i]] ) tracta les matrius com a matrius clàssiques A+B suma de matrius A*B és el producte de matrius A**n exponenciació de matrius A-1 inversa 2*A Producte d'una matriu per un escalar Els operadors són els mateixos, però tracta de manera diferent el que té al costat (enters, ndarray, matrius...) 4. Àlgebra lineal Transposició: Determinant: Matriu inversa: Traça: Producte de matrius: Producte per un vector: Resolució de sist. d'eq.: Valors pròpis: Valors i vectors pròpis: A.transpose() .linalg.det(A) .linalg.inv(A) .trace(A) .dot(A,A) .dot(A,v) .linalg.solve(A,b) .linalg.eigvals(A) .linalg.eig(A) *[0]-valors* *[1]-vectors* 5. Sympy (àlgebra simbòlica) import numpy as sp sp.var(“x”) defineix un únic simbol, no ho considera una variable sp.symbols(“x y z”) defineix com a simbols les paraules com a cadenes (el nom de la variable pot no coincidir amb al simbol) sp.solve() resol equacions (ho fa igualant a zero) sp.simpify() sp.simplify() crea expresions algebraiques directament a partir d'un string simplifica expressions algebraiques sp.factor() sp.expand() sp.subs() sp.evalf() factoritza polinomis expandeix polinomis substitueix simbols per un valor o una altra expressió avalua la funció donant un valor numèric als símbols.
...