Библиотека NumPy

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Прежде всего с Новым годом, друзья, и с новым кодом, конечно! Сегодня я продолжу серию статей о библиотеке matplotlib. Но не много отодвину в сторону на время технологию вокселей, а вернусь к поверхностям. В частности возьмём такую простую поверхность как плоскость, плоскость в пространстве, разумеется. Построить плоскость просто. Для этого при вычислении z должна быть взята линейная функция относительно аргументов x и y...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. В прошлой статье мы уже столкнулись с технологией вокселей. Продолжим эту интересную темы. Воксель это аналог пикселей, но только в пространстве. Представим себе, что пространство представляет собой некоторый куб. Он может быть сплошным, как это было в предыдущей статье. Но его можно делить на прямоугольные части: разных размеров, разных цветов или вообще без цвета или точнее, эта часть может быть пустым местом...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Интересная область работы с библиотекой matplotlib это объёмные фигуры. Да, это в сущности поверхности, но образующие замкнутое пространство. Иногда удобно использовать угловые координаты. Есть и специальные средства, о которых мы поговорим. В начале поcтроим сферу (см. программу ниже). #!/usr/bin/python3 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a1, b1 = np...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Сегодня рассматриваем возможности matplotlib для построеня поверхностей. С трёхмерной системой координат мы уже познакомились в прошлой статье. Построение поверхности сводится в конечном итоге к построению графиков функций двух переменных. Суть подхода очень проста. Удобнее всего использовать библиотеку numpy. Определяем диапазоны значений x и y и строим сетку значений на полученном прямоугольнике...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Ещё не много о столбчатых диаграммах. Иногда удобно в одном столбце показывать несколько значений. Тогда будет наглядно видно соотношение между значениями. Такие столбчатые диаграммы называются сложенными. #!/usr/bin/python3 import matplotlib.pyplot as plt nmb = ['1', '2', '3', '4', '5'] a = [3.5, 2, 11, 1, 6] b = [14, 11.8, 13, 18, 10] c = [2, 4, 7, 4, 3] width = 0...

Доброго времени суток, читатели, зрители моего канала programmer's notes. Не забывайте подписываться и писать свои комментарии к моим статьям и видео. Продолжаем разбираться с библиотекой matplotlib. Посмотрим, что дополнительно можно сделать на графике функции. #!/usr/bin/python3 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-20.0, 20.0, 400) y = np.sin(x)*np.cos(x) + np.log(x*x + 200) plt.plot(x, y, 'r') plt.ylabel ('Значение функции') plt.xlabel ('Значение аргумента') plt...