bushuhui
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| " print(namelist)\n", | |||||
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| " return sum(reslist)\n", | " return sum(reslist)\n", | ||||
| "\n", | "\n", | ||||
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| { | { | ||||
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| "<map object at 0x7fa57c194278>\n" | |||||
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| ], | ], | ||||
| @@ -968,8 +1002,10 @@ | |||||
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+ 122
- 85
0_python/7_Class.ipynb
View File
| @@ -14,10 +14,10 @@ | |||||
| "Python中的变量、列表、字典等其实都是类，因为Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言。\n", | "Python中的变量、列表、字典等其实都是类，因为Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言。\n", | ||||
| "\n", | "\n", | ||||
| "本节常见的定义和概念定义：\n", | "本节常见的定义和概念定义：\n", | ||||
| "* 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例。\n", | |||||
| "* 对象：通过类定义的数据结构实例。对象包括两个数据成员（类变量和实例变量）和方法。例如我们定义了一个 `Person` 类，而具体的人，比如小明，小黄就是 `Person` 类的实例\n", | |||||
| "* 类(Class): 用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。对象是类的实例\n", | |||||
| "* 对象（Object）：通过类定义的数据结构实例（Instance），对象包括两类成员（类变量和实例变量）和方法。例如我们定义了一个 `Person` 类，而具体的人，比如小明，小黄就是 `Person` 类的实例\n", | |||||
| "* 属性: 描述该类具有的特征，比如人类具备的属性，身份证，姓名，性别，身高，体重等等都是属性\n", | "* 属性: 描述该类具有的特征，比如人类具备的属性，身份证，姓名，性别，身高，体重等等都是属性\n", | ||||
| "* 方法:是该类对象的行为，例如这个男孩会打篮球，那个女孩会唱歌等等都是属于方法，常常通过方法改变一些类中的属性值" | |||||
| "* 方法: 该类对象的行为，例如这个男孩会打篮球，那个女孩会唱歌等等都是属于方法，常常通过方法改变一些类中的属性值" | |||||
| ] | ] | ||||
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| "NOTE: **pass** 在Python中意味着什么都不做。 " | |||||
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| "source": [ | "source": [ | ||||
| "大多数类都有一个名为`__init__`的函数。这些被称为魔术方法。在这个方法中，你基本上初始化了这个类的变量，或者任何适用于这个方法中指定的所有方法的初始化算法。类中的变量称为属性。" | |||||
| "大多数类都有一个名为`__init__`的函数，这些被称为魔术方法。在这个方法中，你基本上初始化了这个类的变量，或者任何适用于这个方法中指定的所有方法的初始化算法。类中的变量称为属性。" | |||||
| ] | ] | ||||
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| { | { | ||||
| @@ -144,8 +148,10 @@ | |||||
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| @@ -240,7 +247,7 @@ | |||||
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| { | { | ||||
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| "\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", | "\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m Traceback (most recent call last)", | ||||
| "\u001b[0;32m<ipython-input-15-4ab7dec1c737>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0meg1\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0meg1\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msymbol\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0meg2\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0meg2\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msymbol\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", | |||||
| "\u001b[0;32m<ipython-input-16-5eb87775240a>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[0;34m()\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0;31m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0meg1\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0meg1\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msymbol\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[1;32m 2\u001b[0m \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[0;34m(\u001b[0m\u001b[0meg2\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0mname\u001b[0m\u001b[0;34m,\u001b[0m \u001b[0meg2\u001b[0m\u001b[0;34m.\u001b[0m\u001b[0msymbol\u001b[0m\u001b[0;34m)\u001b[0m\u001b[0;34m\u001b[0m\u001b[0m\n", | |||||
| "\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m: 'FirstClass' object has no attribute 'name'" | "\u001b[0;31mAttributeError\u001b[0m: 'FirstClass' object has no attribute 'name'" | ||||
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| @@ -589,8 +603,10 @@ | |||||
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| @@ -609,7 +625,7 @@ | |||||
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| @@ -629,7 +645,7 @@ | |||||
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| @@ -653,8 +669,10 @@ | |||||
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| { | { | ||||
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| "execution_count": 28, | |||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
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| @@ -671,8 +689,10 @@ | |||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
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| @@ -680,7 +700,7 @@ | |||||
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| @@ -767,8 +787,10 @@ | |||||
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| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "class Person:\n", | "class Person:\n", | ||||
| @@ -782,8 +804,10 @@ | |||||
| }, | }, | ||||
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| "execution_count": 32, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "a = Person('Jerry',26)" | "a = Person('Jerry',26)" | ||||
| @@ -791,7 +815,7 @@ | |||||
| }, | }, | ||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 31, | |||||
| "execution_count": 33, | |||||
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| @@ -808,7 +832,7 @@ | |||||
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| @@ -826,7 +850,6 @@ | |||||
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| @@ -843,7 +866,7 @@ | |||||
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| ] | ] | ||||
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| @@ -861,8 +884,10 @@ | |||||
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| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
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| @@ -879,8 +904,10 @@ | |||||
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| "source": [ | "source": [ | ||||
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| @@ -888,7 +915,7 @@ | |||||
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| @@ -925,7 +952,6 @@ | |||||
| " '__gt__',\n", | " '__gt__',\n", | ||||
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| " '__le__',\n", | " '__le__',\n", | ||||
| " '__lt__',\n", | " '__lt__',\n", | ||||
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| @@ -943,7 +969,7 @@ | |||||
| " 'salary']" | " 'salary']" | ||||
| ] | ] | ||||
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| "execution_count": 37, | |||||
| "execution_count": 38, | |||||
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| "output_type": "execute_result" | "output_type": "execute_result" | ||||
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| @@ -961,8 +987,10 @@ | |||||
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| "source": [ | "source": [ | ||||
| "class Artist(Person):\n", | "class Artist(Person):\n", | ||||
| @@ -973,8 +1001,10 @@ | |||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "c = Artist('Tom',21)" | "c = Artist('Tom',21)" | ||||
| @@ -982,7 +1012,7 @@ | |||||
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| @@ -1018,7 +1047,7 @@ | |||||
| " 'salary']" | " 'salary']" | ||||
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| @@ -1029,7 +1058,7 @@ | |||||
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| @@ -1055,8 +1084,10 @@ | |||||
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File diff suppressed because it is too large
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| @@ -994,7 +1034,9 @@ | |||||
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| @@ -1004,7 +1046,9 @@ | |||||
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| @@ -1076,7 +1120,9 @@ | |||||
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| @@ -1282,7 +1330,9 @@ | |||||
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| @@ -1673,7 +1723,9 @@ | |||||
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| @@ -1696,7 +1748,9 @@ | |||||
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| @@ -1865,7 +1919,9 @@ | |||||
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| @@ -1998,7 +2056,9 @@ | |||||
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| "n = arange(0, 10) \n", | "n = arange(0, 10) \n", | ||||
| @@ -2068,7 +2130,9 @@ | |||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
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| @@ -2077,7 +2141,9 @@ | |||||
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| "# 创建一个（离散的）具有泊松分布的随机变量\n", | "# 创建一个（离散的）具有泊松分布的随机变量\n", | ||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# 创建一个（连续的）正态分布的随机变量\n", | "# 创建一个（连续的）正态分布的随机变量\n", | ||||
| @@ -2357,7 +2425,7 @@ | |||||
| "name": "python", | "name": "python", | ||||
| "nbconvert_exporter": "python", | "nbconvert_exporter": "python", | ||||
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| "version": "3.5.4" | |||||
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| "nbformat": 4, | "nbformat": 4, | ||||
+ 64
- 22
1_numpy_matplotlib_scipy_sympy/5-sympy_tutorial.ipynb
View File
| @@ -19,7 +19,9 @@ | |||||
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| @@ -52,7 +54,9 @@ | |||||
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| "import sympy as sp" | "import sympy as sp" | ||||
| @@ -68,7 +72,9 @@ | |||||
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| "sp.init_printing()\n", | "sp.init_printing()\n", | ||||
| @@ -96,7 +102,9 @@ | |||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
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| "x = sp.Symbol('x')" | "x = sp.Symbol('x')" | ||||
| @@ -130,7 +138,9 @@ | |||||
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| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
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| "# 定义符号的可替代的方式\n", | "# 定义符号的可替代的方式\n", | ||||
| @@ -167,7 +177,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
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| "source": [ | "source": [ | ||||
| "x = sp.Symbol('x', real=True)" | "x = sp.Symbol('x', real=True)" | ||||
| @@ -196,7 +208,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 11, | "execution_count": 11, | ||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "x = sp.Symbol('x', positive=True)" | "x = sp.Symbol('x', positive=True)" | ||||
| @@ -330,7 +344,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
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| }, | |||||
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| "source": [ | "source": [ | ||||
| "r1 = sp.Rational(4,5)\n", | "r1 = sp.Rational(4,5)\n", | ||||
| @@ -456,7 +472,9 @@ | |||||
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| "execution_count": 26, | "execution_count": 26, | ||||
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| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "y = (x + sp.pi)**2" | "y = (x + sp.pi)**2" | ||||
| @@ -585,7 +603,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 31, | "execution_count": 31, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "import numpy as np" | "import numpy as np" | ||||
| @@ -594,7 +614,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 32, | "execution_count": 32, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "x_vec = np.arange(0, 10, 0.1)" | "x_vec = np.arange(0, 10, 0.1)" | ||||
| @@ -603,7 +625,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 35, | "execution_count": 35, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "y_vec = np.array([sp.N(((x + sp.pi)**2).subs(x, xx)) for xx in x_vec])" | "y_vec = np.array([sp.N(((x + sp.pi)**2).subs(x, xx)) for xx in x_vec])" | ||||
| @@ -643,7 +667,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 36, | "execution_count": 36, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "f = sp.lambdify([x], (x + sp.pi)**2, 'numpy') # 第一个参数是一个变量列表\n", | "f = sp.lambdify([x], (x + sp.pi)**2, 'numpy') # 第一个参数是一个变量列表\n", | ||||
| @@ -653,7 +679,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 44, | "execution_count": 44, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "y_vec = f(x_vec) # 现在我们可以之间传入一个numpy数组而f(x)会被更有效地计算" | "y_vec = f(x_vec) # 现在我们可以之间传入一个numpy数组而f(x)会被更有效地计算" | ||||
| @@ -983,7 +1011,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 46, | "execution_count": 46, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "f1 = 1/((a+1)*(a+2))" | "f1 = 1/((a+1)*(a+2))" | ||||
| @@ -1044,7 +1074,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 49, | "execution_count": 49, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "f2 = 1/(a+2) + 1/(a+3)" | "f2 = 1/(a+2) + 1/(a+3)" | ||||
| @@ -1280,7 +1312,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 59, | "execution_count": 59, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "x, y, z = sp.symbols(\"x,y,z\")" | "x, y, z = sp.symbols(\"x,y,z\")" | ||||
| @@ -1289,7 +1323,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 60, | "execution_count": 60, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "f = sp.sin(x*y) + sp.cos(y*z)" | "f = sp.sin(x*y) + sp.cos(y*z)" | ||||
| @@ -1480,7 +1516,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 66, | "execution_count": 66, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "n = sp.Symbol(\"n\")" | "n = sp.Symbol(\"n\")" | ||||
| @@ -1705,7 +1743,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 88, | "execution_count": 88, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "h = Symbol(\"h\")" | "h = Symbol(\"h\")" | ||||
| @@ -2087,7 +2127,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 73, | "execution_count": 73, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "m11, m12, m21, m22 = sp.symbols(\"m11, m12, m21, m22\")\n", | "m11, m12, m21, m22 = sp.symbols(\"m11, m12, m21, m22\")\n", | ||||
| @@ -2432,7 +2474,7 @@ | |||||
| "name": "python", | "name": "python", | ||||
| "nbconvert_exporter": "python", | "nbconvert_exporter": "python", | ||||
| "pygments_lexer": "ipython3", | "pygments_lexer": "ipython3", | ||||
| "version": "3.6.9" | |||||
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| } | } | ||||
| }, | }, | ||||
| "nbformat": 4, | "nbformat": 4, | ||||
+ 13
- 5
1_numpy_matplotlib_scipy_sympy/bokeh_tutorial.ipynb
View File
| @@ -25,7 +25,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 1, | "execution_count": 1, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from bokeh.plotting import figure \n", | "from bokeh.plotting import figure \n", | ||||
| @@ -353,7 +355,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 3, | "execution_count": 3, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from numpy import cos, linspace\n", | "from numpy import cos, linspace\n", | ||||
| @@ -457,7 +461,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 5, | "execution_count": 5, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from bokeh.sampledata.autompg import autompg\n", | "from bokeh.sampledata.autompg import autompg\n", | ||||
| @@ -864,7 +870,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": null, | "execution_count": null, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [] | "source": [] | ||||
| } | } | ||||
| @@ -885,7 +893,7 @@ | |||||
| "name": "python", | "name": "python", | ||||
| "nbconvert_exporter": "python", | "nbconvert_exporter": "python", | ||||
| "pygments_lexer": "ipython3", | "pygments_lexer": "ipython3", | ||||
| "version": "3.5.2" | |||||
| "version": "3.5.4" | |||||
| } | } | ||||
| }, | }, | ||||
| "nbformat": 4, | "nbformat": 4, | ||||
+ 88
- 30
1_numpy_matplotlib_scipy_sympy/matplotlib_full.ipynb
View File
| @@ -21,7 +21,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 1, | "execution_count": 1, | ||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# This line configures matplotlib to show figures embedded in the notebook, \n", | "# This line configures matplotlib to show figures embedded in the notebook, \n", | ||||
| @@ -64,7 +66,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 1, | "execution_count": 1, | ||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from pylab import *" | "from pylab import *" | ||||
| @@ -80,7 +84,9 @@ | |||||
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| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
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| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "import matplotlib\n", | "import matplotlib\n", | ||||
| @@ -119,7 +125,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 5, | "execution_count": 5, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from pylab import *" | "from pylab import *" | ||||
| @@ -142,7 +150,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 3, | "execution_count": 3, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "x = np.linspace(0, 5, 10)\n", | "x = np.linspace(0, 5, 10)\n", | ||||
| @@ -494,7 +504,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 16, | "execution_count": 16, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "fig.savefig(\"filename.png\")" | "fig.savefig(\"filename.png\")" | ||||
| @@ -510,7 +522,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 18, | "execution_count": 18, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "fig.savefig(\"filename.pdf\", dpi=200)" | "fig.savefig(\"filename.pdf\", dpi=200)" | ||||
| @@ -556,7 +570,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 18, | "execution_count": 18, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "ax.set_title(\"title\");" | "ax.set_title(\"title\");" | ||||
| @@ -574,7 +590,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 19, | "execution_count": 19, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "ax.set_xlabel(\"x\")\n", | "ax.set_xlabel(\"x\")\n", | ||||
| @@ -593,7 +611,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 20, | "execution_count": 20, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "ax.legend([\"curve1\", \"curve2\", \"curve3\"]);" | "ax.legend([\"curve1\", \"curve2\", \"curve3\"]);" | ||||
| @@ -611,7 +631,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 19, | "execution_count": 19, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "ax.plot(x, x**2, label=\"curve1\")\n", | "ax.plot(x, x**2, label=\"curve1\")\n", | ||||
| @@ -746,7 +768,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 23, | "execution_count": 23, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# Update the matplotlib configuration parameters:\n", | "# Update the matplotlib configuration parameters:\n", | ||||
| @@ -792,7 +816,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 25, | "execution_count": 25, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# Update the matplotlib configuration parameters:\n", | "# Update the matplotlib configuration parameters:\n", | ||||
| @@ -838,7 +864,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 29, | "execution_count": 29, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "matplotlib.rcParams.update({'font.size': 18, 'text.usetex': True})" | "matplotlib.rcParams.update({'font.size': 18, 'text.usetex': True})" | ||||
| @@ -874,7 +902,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 31, | "execution_count": 31, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# restore\n", | "# restore\n", | ||||
| @@ -1289,7 +1319,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 40, | "execution_count": 40, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# restore defaults\n", | "# restore defaults\n", | ||||
| @@ -1527,7 +1559,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 46, | "execution_count": 46, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "n = np.array([0,1,2,3,4,5])" | "n = np.array([0,1,2,3,4,5])" | ||||
| @@ -1743,7 +1777,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 53, | "execution_count": 53, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "import matplotlib.gridspec as gridspec" | "import matplotlib.gridspec as gridspec" | ||||
| @@ -1843,7 +1879,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 31, | "execution_count": 31, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "alpha = 0.7\n", | "alpha = 0.7\n", | ||||
| @@ -1856,7 +1894,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 32, | "execution_count": 32, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "phi_m = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)\n", | "phi_m = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)\n", | ||||
| @@ -1979,7 +2019,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 38, | "execution_count": 38, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D" | "from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D" | ||||
| @@ -2182,7 +2224,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 66, | "execution_count": 66, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "from matplotlib import animation" | "from matplotlib import animation" | ||||
| @@ -2191,7 +2235,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 67, | "execution_count": 67, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
| "metadata": { | |||||
| "collapsed": true | |||||
| }, | |||||
| "outputs": [], | "outputs": [], | ||||
| "source": [ | "source": [ | ||||
| "# solve the ode problem of the double compound pendulum again\n", | "# solve the ode problem of the double compound pendulum again\n", | ||||
| @@ -2225,7 +2271,9 @@ | |||||
| { | { | ||||
| "cell_type": "code", | "cell_type": "code", | ||||
| "execution_count": 68, | "execution_count": 68, | ||||
| "metadata": {}, | |||||
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View File
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