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2017年七月月发布的文章

Matplotlib基本图形笔记

七月 28, 2017
0 条评论

#encoding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np



#散点图
fig=plt.figure()#画布
ax=fig.add_subplot(3,2,1)#3行3列第一个
n=128
X=np.random.normal(0,1,n)#生成随机数 正态分布 [numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)]  运行代码中 0->此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） 1->此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）n->输出的shape，默认为None，只输出一个值
Y=np.random.normal(0,1,n)
T=np.arctan2(X,Y)
#print X,Y,T
#plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])#对画图区域设置 axes([x,y,xs,ys])#其中x代表在X轴的位置，y代表在Y轴的位置，xs代表在X轴上向右延展的范围大小，ys代表在Y轴中向上延展的范围大小
ax.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#绘制散点图size color alpha
plt.xlim(-1.5,1.5),plt.xticks([])#x轴范围 不显示坐标轴刻度
plt.ylim(-1.5,1.5),plt.yticks([])
plt.axis()#显示轴
plt.title("scatter")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")


#柱状图
ax=fig.add_subplot(322)
n=10
X=np.arange(n)
Y1=(1-X/float(n+1))
Y2=(1-X/float(n))
#print X,Y1,Y2
ax.bar(X,+Y1,facecolor="#9999FF",edgecolor="white")
ax.bar(X,-Y2,facecolor="#FF2222",edgecolor="white")
for x,y in zip(X,Y1):
    plt.text(x+0.1,+y+0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="bottom",rotation="45")#bottom是柱状图相对于所标数字的位置
for x,y in zip(X,Y2):
    plt.text(x+0.1,-y-0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="top")
plt.title("bar")
plt.yticks([])
plt.xticks([])



#饼图
ax=fig.add_subplot(323)
n=20
Z=np.ones(n)
Z[-1]*=2
ax.pie(Z,explode=Z*0.05,colors=["%f"%(i/float(n)) for i in range(n)],labels=["%.2f"%(i/float(n)) for i in range(n)])
plt.gca().set_aspect("equal")
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.title("pie")


#极坐标图
fig.add_subplot(324,polar=True)
n=20
t=np.arange(0.0,2*np.pi,2*np.pi/n)
r=10*np.random.rand(n)
plt.polar(t,r)
plt.title("polar")



#3D
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig.add_subplot(313,projection="3d")
plt.plot([1,3,5,6,7,9],[4,2,2,1,2,3],[6,8,8,7,8,2],linestyle="-.")
plt.title("3D")



#plt.savefig("./fig.png")#保存
plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)#参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。
plt.show()

#encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#散点图

fig=plt.figure()#画布

ax=fig.add_subplot(3,2,1)#3行3列第一个

n=128

X=np.random.normal(0,1,n)#生成随机数正态分布 [numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)] 运行代码中 0->此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） 1->此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）n->输出的shape，默认为None，只输出一个值

Y=np.random.normal(0,1,n)

T=np.arctan2(X,Y)

#print X,Y,T

#plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])#对画图区域设置 axes([x,y,xs,ys])#其中x代表在X轴的位置，y代表在Y轴的位置，xs代表在X轴上向右延展的范围大小，ys代表在Y轴中向上延展的范围大小

ax.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#绘制散点图size color alpha

plt.xlim(-1.5,1.5),plt.xticks([])#x轴范围不显示坐标轴刻度

plt.ylim(-1.5,1.5),plt.yticks([])

plt.axis()#显示轴

plt.title("scatter")

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("y")

#柱状图

ax=fig.add_subplot(322)

n=10

X=np.arange(n)

Y1=(1-X/float(n+1))

Y2=(1-X/float(n))

#print X,Y1,Y2

ax.bar(X,+Y1,facecolor="#9999FF",edgecolor="white")

ax.bar(X,-Y2,facecolor="#FF2222",edgecolor="white")

for x,y in zip(X,Y1):

plt.text(x+0.1,+y+0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="bottom",rotation="45")#bottom是柱状图相对于所标数字的位置

for x,y in zip(X,Y2):

plt.text(x+0.1,-y-0.05,"%.2f"%y,ha="center",va="top")

plt.title("bar")

plt.yticks([])

plt.xticks([])

#饼图

ax=fig.add_subplot(323)

n=20

Z=np.ones(n)

Z[-1]*=2

ax.pie(Z,explode=Z*0.05,colors=["%f"%(i/float(n)) for i in range(n)],labels=["%.2f"%(i/float(n)) for i in range(n)])

plt.gca().set_aspect("equal")

plt.xticks([])

plt.yticks([])

plt.title("pie")

#极坐标图

fig.add_subplot(324,polar=True)

n=20

t=np.arange(0.0,2*np.pi,2*np.pi/n)

r=10*np.random.rand(n)

plt.polar(t,r)

plt.title("polar")

#3D

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig.add_subplot(313,projection="3d")

plt.plot([1,3,5,6,7,9],[4,2,2,1,2,3],[6,8,8,7,8,2],linestyle="-.")

plt.title("3D")

#plt.savefig("./fig.png")#保存

plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)#参数图像边界和子图之间的额外边距。边距以字体大小单位规定。

plt.show()

matplotlib基本绘图笔记

七月 23, 2017
0 条评论

matplotlib基本绘图笔记，跟我一起来绘制一个丑陋的三角函数图吧！

#encoding=utf-8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


#基本绘图设置
x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)#2560个点 是否包含最后一个点
c,s=np.cos(x),np.sin(x)
plt.figure(1)#指定绘制图像1
plt.plot(x,c,color="blue",linewidth=1.5,linestyle="-",label="cos",alpha=0.5)#绘制 (自变量,因变量,颜色，宽度，线形，标签，透明度)
plt.plot(x,s,"r*",label="sin")#"r->红色 *->线形"
plt.title("testruilin cos sin")#标题


#设置轴
ax=plt.gca()#轴的编辑器
ax.spines["right"].set_color("none")#隐藏右面的轴
ax.spines["top"].set_color("none")
ax.spines["left"].set_position(("data",0))#把左面的轴移到数据为0的位置
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))


#轴旁边的数字相关设置
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")#把x轴数字放到x轴下方
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
plt.yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))#-1到1标5个点
plt.xlim(-5,5)#范围
for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():#字体相关设置
    label.set_fontsize(18)
    label.set_bbox(dict(facecolor="white",edgecolor="black",alpha=0.3))


#其他
plt.grid()#网格线
plt.legend(loc="upper left")#图例位置
#plt.axis([-1,2,0.5,1])#显示范围
plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.8,c,c>0.1,color="green",alpha=0.4)#填充效果 横坐标绝对值小于0.8为真即1 从y=1开始往下填充 大于0.8即为0 从0往上填充 这是纵向范围 ，横向范围由c定义范围决定，这里如图是纵坐标为0.1以上的横向距离符合，最后填充符合横向距离与纵向距离的范围的交集


#注释
t=1
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],"y",linewidth=2.2,linestyle="--")#绘制一条线 两点分别为t,0 t,cos(t)的连线 虚线
plt.annotate("cos(1)",xy=(t,np.cos(t)),xycoords="data",xytext=(+10,+30),textcoords="offset points",arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=0.3"))
#注释    基本位置  coords是坐标的意思 xytext=(+10,+30),textcoords="offset points"控制偏移量并设置为相对偏移 arrowprops设置箭头工具 类型 弧度



plt.show()#展示

#encoding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

#基本绘图设置

x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)#2560个点是否包含最后一个点

c,s=np.cos(x),np.sin(x)

plt.figure(1)#指定绘制图像1

plt.plot(x,c,color="blue",linewidth=1.5,linestyle="-",label="cos",alpha=0.5)#绘制 (自变量,因变量,颜色，宽度，线形，标签，透明度)

plt.plot(x,s,"r*",label="sin")#"r->红色 *->线形"

plt.title("testruilin cos sin")#标题

#设置轴

ax=plt.gca()#轴的编辑器

ax.spines["right"].set_color("none")#隐藏右面的轴

ax.spines["top"].set_color("none")

ax.spines["left"].set_position(("data",0))#把左面的轴移到数据为0的位置

ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))

#轴旁边的数字相关设置

ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")#把x轴数字放到x轴下方

ax.yaxis.set_ticks_position("left")

plt.yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))#-1到1标5个点

plt.xlim(-5,5)#范围

for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():#字体相关设置

label.set_fontsize(18)

label.set_bbox(dict(facecolor="white",edgecolor="black",alpha=0.3))

#其他

plt.grid()#网格线

plt.legend(loc="upper left")#图例位置

#plt.axis([-1,2,0.5,1])#显示范围

plt.fill_between(x,np.abs(x)<0.8,c,c>0.1,color="green",alpha=0.4)#填充效果横坐标绝对值小于0.8为真即1 从y=1开始往下填充大于0.8即为0 从0往上填充这是纵向范围，横向范围由c定义范围决定，这里如图是纵坐标为0.1以上的横向距离符合，最后填充符合横向距离与纵向距离的范围的交集

#注释

t=1

plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],"y",linewidth=2.2,linestyle="--")#绘制一条线两点分别为t,0 t,cos(t)的连线虚线

plt.annotate("cos(1)",xy=(t,np.cos(t)),xycoords="data",xytext=(+10,+30),textcoords="offset points",arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=0.3"))

#注释基本位置 coords是坐标的意思 xytext=(+10,+30),textcoords="offset points"控制偏移量并设置为相对偏移 arrowprops设置箭头工具类型弧度

plt.show()#展示

numpy常用操作笔记

七月 21, 2017
0 条评论

#encoding=utf-8
import numpy as np

lst=[[1,2,3],[6,7,8]]
print (type(lst))
np_lst=np.array(lst)
print (type(np_lst))
np_lst=np.array(lst,dtype=np.float)
print np_lst
print (np_lst.shape)#几行几列
print (np_lst.ndim)#维度
print (np_lst.dtype)#类型
print (np_lst.itemsize)#所占字节
print (np_lst.size)#大小

print (np.zeros([2,4]))#定义数组
print (np.ones([3,2]))
print (np.random.rand())#随机数
print (np.random.rand(2,4))
print (np.random.randint(1,10,3))#生成1-10随机的三个整数
print (np.random.choice([1,2,3,5,10,100,666]))#选择指定数字
print (np.random.beta(1,10,100))#beta分布

print (np.arange(1,11).reshape([2,-1]))#生成1-10的等差数列并显示为2行5列

list=np.array([[[1,2,3],
               [4,5,6]],
              [[7,8,9],
               [10,11,12]]
              ])
print (list.sum(axis=0))#axis指定一个维度求和 axis越大越深入 =0对最外层求和 1+7 2+8 3+9 4+10 5+11 6+12
print (list.sum(axis=1))#内层求和 1+4 2+5 3+6 7+10 8+11 9+12
print (list.sum(axis=2))#再深入一层 1+2+3 4+5+6 7+8+9 10+11+12
print (list.max(axis=1))#求最大值
print (list.min(axis=2))#求最小值

lst1=np.array([1,2,3])
lst2=np.array([10,11,12])
print (np.concatenate((lst1,lst2),axis=0))#追加到一起
print (np.vstack((lst1,lst2)))#上下追加到一起 两行
print (np.hstack((lst1,lst2)))#合在一起
print (np.split(lst1,3))#分成3组

#encoding=utf-8

import numpy as np

lst=[[1,2,3],[6,7,8]]

print (type(lst))

np_lst=np.array(lst)

print (type(np_lst))

np_lst=np.array(lst,dtype=np.float)

print np_lst

print (np_lst.shape)#几行几列

print (np_lst.ndim)#维度

print (np_lst.dtype)#类型

print (np_lst.itemsize)#所占字节

print (np_lst.size)#大小

print (np.zeros([2,4]))#定义数组

print (np.ones([3,2]))

print (np.random.rand())#随机数

print (np.random.rand(2,4))

print (np.random.randint(1,10,3))#生成1-10随机的三个整数

print (np.random.choice([1,2,3,5,10,100,666]))#选择指定数字

print (np.random.beta(1,10,100))#beta分布

print (np.arange(1,11).reshape([2,-1]))#生成1-10的等差数列并显示为2行5列

list=np.array([[[1,2,3],

[4,5,6]],

[[7,8,9],

[10,11,12]]

])

print (list.sum(axis=0))#axis指定一个维度求和 axis越大越深入 =0对最外层求和 1+7 2+8 3+9 4+10 5+11 6+12

print (list.sum(axis=1))#内层求和 1+4 2+5 3+6 7+10 8+11 9+12

print (list.sum(axis=2))#再深入一层 1+2+3 4+5+6 7+8+9 10+11+12

print (list.max(axis=1))#求最大值

print (list.min(axis=2))#求最小值

lst1=np.array([1,2,3])

lst2=np.array([10,11,12])

print (np.concatenate((lst1,lst2),axis=0))#追加到一起

print (np.vstack((lst1,lst2)))#上下追加到一起两行

print (np.hstack((lst1,lst2)))#合在一起

print (np.split(lst1,3))#分成3组

output:

<type 'list'>
<type 'numpy.ndarray'>
[[ 1.  2.  3.]
 [ 6.  7.  8.]]
(2, 3)
2
float64
8
6
[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]
[[ 1.  1.]
 [ 1.  1.]
 [ 1.  1.]]
0.0790300286594
[[ 0.40570725  0.40072322  0.75697423  0.45873189]
 [ 0.84684053  0.80063956  0.02231413  0.57768334]]
[4 5 8]
10
[  1.98939407e-02   1.61285413e-02   1.18716706e-02   8.10961771e-02
   1.63533368e-01   1.44668421e-01   5.11693434e-02   6.59941834e-02
   2.23286959e-02   2.15972016e-01   8.63734013e-02   8.06557908e-02
   1.22880147e-01   1.09686347e-02   6.54980124e-02   1.98280109e-03
   4.08960959e-05   4.99724974e-02   4.46814021e-02   1.38706779e-01
   1.24582838e-01   5.32977093e-02   1.01838024e-01   2.46115301e-01
   6.15260218e-03   1.08537025e-01   1.69927681e-02   1.03185373e-01
   2.02785750e-02   4.68360049e-02   2.35353598e-02   1.53166093e-01
   7.08847154e-02   1.43549143e-02   9.55657510e-02   7.62737256e-02
   5.94670869e-03   5.71465328e-03   3.98867568e-02   6.37016822e-02
   9.69537649e-02   3.52414465e-02   5.60588196e-03   1.45640846e-01
   3.06005428e-02   7.66577878e-02   1.98901419e-02   1.04611224e-01
   1.45486287e-02   4.63747783e-03   1.00559794e-01   4.14864166e-02
   6.97617286e-02   1.21598675e-02   5.18675502e-02   2.67329995e-01
   2.71693357e-01   7.61304550e-02   7.19672528e-02   6.30126936e-03
   3.79026503e-02   2.35909430e-01   5.86051618e-02   2.11428839e-01
   1.35133707e-01   6.62907241e-02   1.38296699e-01   2.88886522e-01
   2.40987292e-02   1.76062934e-02   1.90230382e-01   2.09219429e-01
   3.40778112e-02   4.66014797e-02   5.47428038e-03   2.20511410e-02
   3.19067152e-02   2.47324231e-02   3.66452719e-02   2.97249683e-02
   2.26196050e-01   1.59556704e-02   5.66573658e-04   1.44624707e-01
   8.91173413e-02   4.21186597e-02   3.77105859e-03   2.68561111e-01
   1.88337068e-02   1.12529504e-01   1.14325549e-01   6.22131659e-04
   4.74532828e-01   1.57684391e-01   2.60435883e-02   1.53169399e-03
   2.44662204e-02   2.86626061e-02   1.47198619e-01   4.32705246e-02]
[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]
[[ 8 10 12]
 [14 16 18]]
[[ 5  7  9]
 [17 19 21]]
[[ 6 15]
 [24 33]]
[[ 4  5  6]
 [10 11 12]]
[[ 1  4]
 [ 7 10]]
[ 1  2  3 10 11 12]
[[ 1  2  3]
 [10 11 12]]
[ 1  2  3 10 11 12]
[array([1]), array([2]), array([3])]

[[ 1. 2. 3.]

[ 6. 7. 8.]]

(2, 3)

float64

[[ 0. 0. 0. 0.]

[ 0. 0. 0. 0.]]

[[ 1. 1.]

[ 1. 1.]

[ 1. 1.]]

0.0790300286594

[[ 0.40570725 0.40072322 0.75697423 0.45873189]

[ 0.84684053 0.80063956 0.02231413 0.57768334]]

[4 5 8]

[ 1.98939407e-02 1.61285413e-02 1.18716706e-02 8.10961771e-02

1.63533368e-01 1.44668421e-01 5.11693434e-02 6.59941834e-02

2.23286959e-02 2.15972016e-01 8.63734013e-02 8.06557908e-02

1.22880147e-01 1.09686347e-02 6.54980124e-02 1.98280109e-03

4.08960959e-05 4.99724974e-02 4.46814021e-02 1.38706779e-01

1.24582838e-01 5.32977093e-02 1.01838024e-01 2.46115301e-01

6.15260218e-03 1.08537025e-01 1.69927681e-02 1.03185373e-01

2.02785750e-02 4.68360049e-02 2.35353598e-02 1.53166093e-01

7.08847154e-02 1.43549143e-02 9.55657510e-02 7.62737256e-02

5.94670869e-03 5.71465328e-03 3.98867568e-02 6.37016822e-02

9.69537649e-02 3.52414465e-02 5.60588196e-03 1.45640846e-01

3.06005428e-02 7.66577878e-02 1.98901419e-02 1.04611224e-01

1.45486287e-02 4.63747783e-03 1.00559794e-01 4.14864166e-02

6.97617286e-02 1.21598675e-02 5.18675502e-02 2.67329995e-01

2.71693357e-01 7.61304550e-02 7.19672528e-02 6.30126936e-03

3.79026503e-02 2.35909430e-01 5.86051618e-02 2.11428839e-01

1.35133707e-01 6.62907241e-02 1.38296699e-01 2.88886522e-01

2.40987292e-02 1.76062934e-02 1.90230382e-01 2.09219429e-01

3.40778112e-02 4.66014797e-02 5.47428038e-03 2.20511410e-02

3.19067152e-02 2.47324231e-02 3.66452719e-02 2.97249683e-02

2.26196050e-01 1.59556704e-02 5.66573658e-04 1.44624707e-01

8.91173413e-02 4.21186597e-02 3.77105859e-03 2.68561111e-01

1.88337068e-02 1.12529504e-01 1.14325549e-01 6.22131659e-04

4.74532828e-01 1.57684391e-01 2.60435883e-02 1.53169399e-03

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[[ 1 2 3 4 5]

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[10 11 12]]

[ 1 2 3 10 11 12]

[array([1]), array([2]), array([3])]

贝叶斯公式原理

七月 14, 2017
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简单的记录下最近看的东西，以下内容复制为主:)

P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) —>P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)

原理

通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。

作为一个规范的原理，贝叶斯法则对于所有概率的解释是有效的；然而，频率主义者和贝叶斯主义者对于在应用中概率如何被赋值有着不同的看法：频率主义者根据随机事件发生的频率，或者总体样本里面的个数来赋值概率；贝叶斯主义者要根据未知的命题来赋值概率。一个结果就是，贝叶斯主义者有更多的机会使用贝叶斯法则。

贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。

其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称：

Pr(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为”先验”是因为它不考虑任何B方面的因素。

Pr(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。

Pr(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。

Pr(B)是B的先验概率或边缘概率，也作标准化常量（normalized constant）。

按这些术语，Bayes法则可表述为：

后验概率 = (似然度 * 先验概率)/标准化常量　也就是说，后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。

另外，比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准似然度（standardised likelihood），Bayes法则可表述为：

后验概率 = 标准似然度 * 先验概率

一般公式

其中

为完备事件组，即

例子

例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 0.9，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？

我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20*365) = 2/7300，P(A|B) = 0.9，按照公式很容易得出结果：P(B|A) = 0.9*(2/7300) / (3/7) = 0.00058

深入了解请转至度娘

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