scipy note学习笔记

scipy note相关学习笔记（仅限参考）

正文

import numpy as np                                             #表示将umPy库导入到程序中，并用别名np表示
import matplotlib.pyplot as plt                                #导入pyplot模块,并用别名plt表示
from matplotlib.pyplot import savefig                          #导入画图包，savefig模块可以保存图片
from scipy.special import gamma, factorial                     #scipy中的gamma函数本身就是定义在复数域的

（一）

x = np.linspace(-3.5, 6, 2000)               #将自变量x的区间[-3.5, 6]等分成2000份
y = gamma(x)                                 #因变量y的表达式：y=\Gamma x
plt.plot(x, y, 'b')                          #绘制x,y的图像,‘b’是指曲线颜色==‘blue’
plt.ylim(-100, 150)                          #因变量的取值范围
k = np.arange(1, 7)                          #返回一个有起点和终点的固定步长的排列
plt.plot(k, factorial(k-1), 'kd')            #描绘出k取值的点，并用*表示点的形状
plt.grid()                                   #生成网络
plt.xlabel('x')                              #设置图表的x轴标签
plt.ylabel('y')                              #设置图表的x轴标签
plt.show()                                   #显示图表

（二）

x = np.linspace(-10, 10, 2000)       #将自变量x的区间[-10, 10]等分成2000份
plt.plot(x, sc.gammaln(x), 'b')      #伽马函数绝对值的对数
plt.show()                           #显示图表

（三）

xs = np.linspace(-5, 5, 2000)             #将自变量x的区间[-5, 5]等分成2000份
ys = np.linspace(-5, 5, 200)              #将自变量x的区间[-5, 5]等分成200份
ys, xs = np.meshgrid(ys,xs)               #生成网格坐标
zs = gamma(xs+1j*ys)                      #函数zs的表达式
ax = plt.subplot(projection='3d')         #创建三维子图
ax.plot_surface(xs, ys, zs)               #绘制3D图形
plt.show()                                #显示图表