map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表。 用法: map(function, iterable, ...) function – 函数 iterable – 一个或多个序列 可与lambda联合使用 例子: >>>def
这里cos(x)是实部,sin(x)是虚部,因此当我们使用np.real(f)时,实际上我们去掉了sin(x)的部分,此时的e^{ix}函数实际变为了cos(x) 。最终不难看出,我们实际得到的图像也是cos(x)...
X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = X + 1j * Y W = complex_function(Z) ax.plot_surface(X, Y, np.real(W), cmap='coolwarm') ax.set_title('Complex Function:') ax.set_xlabel('Real') ax.set_ylabel('Imaginary') ax.set_zlabel('f(z)') plt.show() 从正上面可以看到出现的图像着色...
numpy.real_if_close numpy.interp numpy.sin 存在的特殊意义 numpy.sin 是NumPy 库中的三角正弦函数,用于计算给定角度的正弦值。 原理 三角函数中的正弦函数用于计算一个角的正弦值,即对边与斜边的比值。 使用场景 常用于处理角度或周期性数据,并在科学计算、信号处理等领域广泛应用。 用法及示例 import numpy as...
Python heapq模块有直接作用于列表的函数。 通常,就像上面的电子邮件示例一样,元素将从一个空堆开始,一个接一个地插入到一个堆中。然而,如果已经有一个需要成为堆的元素列表,那么 Python heapq模块包含了用于将列表转换成有效堆的heapify()。 下面的代码使用heapify()将a变成堆: >>> import heapq >>> a = ...
（2）调用 vectorize 函数并给定calc_profit 函数作为参数 func = np.vectorize(calc_profit)profits=func(opens,highs,lows,closes)print ("Profits", profits)3）选择非零利润的交易日，并计算平均值：real_trades = profits[profits != 0]print ("Number of trades", len(real_trades), round(100.0 * ...
def predator_prey_system(t, y):return np.array([5*y[0] - 0.1*y[0]*y[1], 0.1*y[1]*y[0] -6*y[1]]) 现在我们已经在 Python 中定义了系统,我们可以使用 Matplotlib 中的quiver例程来生成一个图表,描述种群将如何演变——由方程给出——在许多起始种群中。我们首先设置一个网格点,我们将在这...
(2)调用 vectorize 函数并给定calc_profit 函数作为参数 func = np.vectorize(calc_profit) profits=func(opens,highs,lows,closes)print ("Profits", profits) 3)选择非零利润的交易日,并计算平均值: real_trades = profits[profits != 0]print ("Number of trades", len(real_trades), round(100.0 * len...
得到的实数交叉点、再去掉其中为0的元素。 trim_zeros 函数可以去掉一维数组中开头和末尾为0的元素。 reals = np.isreal(xpoints)#用isreal 函数来判断数组元素是否为实数print("Real number:", reals) xpoints= np.select([reals], [xpoints])#select 函数根据一组给定条件,xpoints = xpoints.real#从一...