(Cours Python 3 [Mode de compatibilit 351] )

Brette

Description

Initiation à la programmation en PythonRomain Brette11 mars 2009Calcul scientifique: SciPy et Pylab SciPy = bibliothèque scientifique≈ Matlab Pylab = bibliothèque graphique Utilisation:fromfrom scipy import *from pylab*Documentation:http://docs.scipy.org/doc/http://matplotlib.sourceforge.net/ (voir la gallerie d’exemples)http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.htmlSciPPyyVecteurs et matrices Type de base défini par SciPy: array(= vecteur ou matrice)from scipy import *vecteur (1,2,3)x=array([1,2,3])M=array([[1,2,3],[4,5,6]])1 2 3matrice44 55 6M=ones((3,2)) 11 1matrice1 1z=2*x+1 1 1y=dot(M,x)produit matricielOpérationsx+yx-yx*yélément par élémentx/yx**2 x²exp(x)sqrt(x)dot(x,y)produit scalairedot(M,x)produit matricielM.TtranspositionM.max()maximumM.sum()sommesize(x)nombre total d’élémentsM.shapeIndexationIndexation des vecteurs ≈ listes (premier élément = 0)ex[i](i+1) élementM[i,j]x[i:j]tranche de x[i] à x[j-1]e(i+1) ligneM[i,:]e(i+1) colonneM[:,i]éléments x[1] et x[3]x[[1,3]]x[1:3]=[0,1]x[1]=0, x[3]=1eM[1,:]+=x ajouter le vecteur x à la 2 ligne de MM[i,:]est une « vue » sur la matrice M ≠ copie (≈ référence)y=M[0,:]y[2]=5M[0,2] vaut 5x=zcopie:x[1]=3 z[1] vaut 3x=z.copy()Constructionx=array([1,2,3])à partir de listesM=array([[1,2,3],[4,5,6]])x=ones(5)vecteur de 1M=zeros((3,2)) matrice nullematrice identitéM=eye(3)matrice diagonaleM=diag([1,3,7])vecteur aléatoire dans ...

Informations

• Publié par: Kanic
• Nombre de lectures: 103
• Langue: Français

Extrait

     

 

  

from

sc pylab

import *

Documentation: http://docs.scipy.org/doc/ http://matplotlib.sourceforge.net/ (voir la gallerie d’exemples) http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html

M=ones(( 3 , 2 ))

z=

2 *x+1

y=dot(M,x)

matrice

1 1 1 1 1 1

produit matriciel





dot(x,y) dot(M,x)

M.T M.max() M.sum()

size(x) M.shape

produit scalaire produit matriciel

transposition maximum somme

nombre total d’éléments

x[1:3]=[0,1] M[1,:]+=x

x[1]=0, x[3]=1 ajouter le vecteur x à la 2 e ligne de M

M[i,:] est une « vue » sur la matrice M ≠ copie ( ≈ référence)

y=M[0,:] y[2]=5

x=z x[1]=3

M[0,2] vaut 5

z[1] vaut 3

copie: x=z.copy()

x=rand(5) x=randn(5)

x=arange(10)

x=linspace(0,1,100)

vecteur aléatoire dans [0,1] vecteur aléatoire gaussien

0,1,2,...,9

100 nombres entre 0 et 1

i,j=where(M>.5)

i=where(x>2.5)[0]

indices (ligne, colonne) des éléments > .5

indices des éléments > 2.5

norm lstsq solve eigvals lu ...

return (x-1)*(x-3)

print

optimize.fsolve(f,0)

point initial

résout f(x)=0