Skip to content

ITMOPython-2022/Lab-7a

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

14 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Lab-7

Лабораторная работа №7 (бывш.)

Использование NumPy и MatPlotLib

Задание

  1. Библиотека NumPy имеет очень быстрые алгоритмы работы с массивами. Убедитесь в этом, сравнив время выполнения операции поэлементного перемножения стандартных списков и массивов NumPy (numpy.array). Для каждого случая создайте два массива в 1 миллион элементов, заполненных случайными значениями чисел, и перемножьте их (в NumPy для этого служит функция numpy.multiply()). Чтобы замерить время выполнения, воспользуйтесь функцией perf_counter из библиотеки time.

  2. Подгрузите один из двух приложенных файлов data1.csv и data2.csv. Выделите данные из столбцов, указанных в вашем варианте и сгенерируйте из них график (для data1.csv) или гистограмму (для data2.csv). В первом случае необходимо вывести два графика, наложенные друг на друга, а также график корреляции. Во втором случае: гистограмму и среднеквадратичное отклонение. Количество столбцов в гистограмме произвольное, но не менее 16. Каждый график должен содержать заголовок и подписи по осям.

  3. Постройте трёхмерный график согласно формуле из вашего варианта. Используйте Axes3d. В интервалах потребуется np.linspace().

Варианты

Вариант Файл Столбец(-цы) Формулы
1 data1.csv 1 от 4 и 1 от 5 x∈(-п;п); y=x; z=tg(x)
2 data2.csv 1 x∈(-2п;2п); y=sin(x)cos(x); z=sin(x)cos(x)
3 data1.csv 1 от 4 и 1 от 18 x∈(-5п;5п); y=cos(x); z=sin(x)
4 data2.csv 2 x∈(-5;5); y∈(-5;5); z=sin(x^y)
5 data1.csv 1 от 4 и 1 от 16 x∈(-п;п); y=sin(x)cos(x); z=sin(x)
6 data2.csv 3 x∈(-п;п); y=1/x; z=sin(x)
7 data1.csv 1 от 4 и 1 от 10 x∈(-10;10); y∈(-0,5;0,5); z=tg(x+y)
8 data2.csv 4 x∈(-3п;3п); y=cos(x); z=x/sin(x)
9 data1.csv 1 от 10 и 1 от 16 x∈(-5п;5п); y∈(-5п;5п); z=y cos(x)
10 data2.csv 5 x∈(-3п;3п); y=x cos(x); z=sin(x)

Дополнительное задание

Создайте анимированный график функции y = sin(x) при помощи PillowWriter.

Полезные ссылки
NumPy: https://habr.com/ru/post/352678/
MatPlotLib: https://matplotlib.org/stable/users/explain/quick_start.html
PillowWriter: https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.animation.PillowWriter.html

About

Лабораторная работа №7 (бывш.)

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages