From 975961a57ac4b1c2bdf8cd417c545255fa1d5631 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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 <9726688+he-huwei@user.noreply.gitee.com>
Date: Sun, 26 Sep 2021 12:26:53 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?add=20=E4=BD=9C=E4=B8=9A2-2019300724-=E4=BD=95?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
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 ...0724-\344\275\225\350\231\216\344\274\237" | 94 +++++++++++++++++++
 1 file changed, 94 insertions(+)
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diff --git "a/\344\275\234\344\270\2322-2019300724-\344\275\225\350\231\216\344\274\237" "b/\344\275\234\344\270\2322-2019300724-\344\275\225\350\231\216\344\274\237"
new file mode 100644
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+++ "b/\344\275\234\344\270\2322-2019300724-\344\275\225\350\231\216\344\274\237"
@@ -0,0 +1,94 @@
+1.
+import numpy as np#导入数组库
+B=np.array([[10, 34, 54, 23],[31, 87, 53, 68],[98, 49, 25, 11],[84, 32, 67, 88]])#创建需要的数组
+B=np.pad(B,pad_width=1,mode='constant',constant_values=0)#用零填充数组边界
+print(B)#输出
+
+2.
+import numpy as np#导入数组库
+Z=np.diag([1,2,3,4],k=-1)#偏移对角线下一格
+print(Z)#输出
+
+3.
+import numpy as np#导入数组库
+z=np.zeros((8,8),dtype=int)#定义类型整数型
+z[1::2,::2]=1
+z[::2,1::2]=1
+print(z)#输出
+
+4.
+from scipy import linalg#调用linalg
+import numpy as np#导入数组库
+
+# 3x + 4y + 2z = 10
+# 5x + 3y + 4z = 14
+# 8x + 2y + 7z = 20
+
+a=np.array([[3,4,2],[5,3,4],[8,2,7]])#未知数前的系数
+b=np.array([10,14,20])#常数列
+c=np.linalg.solve(a,b)#用solve函数求解
+print(c)#输出
+
+5.
+import numpy as np#导入数组库
+B=np.array([[10, 34, 54, 23],[31, 87, 53, 68],[98, 49, 25, 11],[84, 32, 67, 88]])#创建需要的数组
+A=[k[::-1] for k in B]#反转数组里面的每个元组,[::-1]用于翻转列表
+print(A)#输出
+6.
+import numpy as np
+nums=np.random.randint(1,100,(10,10))#生成元素范围在1到100的10乘10的矩阵
+print(nums.min())#输出最小值
+print(nums.max())#输出最大值
+7.（1）
+from matplotlib import pyplot as plt
+fig=plt.figure()
+fig.suptitle("y=sin(x-2)^2*e(-x*x)")
+plt.xlabel("xabel")
+plt.ylabel("yabel")#给表格赋予标题，标明坐标轴
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+x=np.arange(0,2,0.025)
+#x=x.astype(np.int)
+y=np.sin(x-2)*np.sin(x-2)*np.exp((-1)*x*x)
+plt.plot(x,y)#用plot函数画出题目中的函数
+7.（2）
+def Quadratic(x): # 定义二次函数
+    return 2*x**2 +3*x +4
+
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+#plt.plot()
+from IPython.html.widgets import interact
+
+def plot_ladder(laddernum):
+    x = np.linspace(-5, 5, num=100)
+    y = Quadratic(x)
+    plt.plot(x,y) # 先画出原函数的图形
+    a = np.linspace(-5, 5, num=laddernum)
+    for i in range(laddernum):
+        plt.plot([a[i],a[i]],[0,Quadratic(a[i])],color="black") # 画梯形的上底和下底
+
+    ladders = [];
+    for i in range(laddernum):
+        ladders.append([a[i],Quadratic(a[i])]) # 因为梯形的腰是呈一条直线，所以这里存下各点坐标
+    
+    npladders = np.array(ladders)
+    plt.plot(npladders[:,0],npladders[:,1]); # 把梯形的斜腰连起来
+
+interact(plot_ladder, laddernum=(1, 30, 1)) # 滑动模块在 1 和 30 之间变化，变化区间是 1
+7.（3）
+import matplotlib.pyplot as plt#matplotlib库用来绘图用，坐标轴等
+import numpy as np#这是一种导入方式，其是处理数值计算最基础的类库
+a = [0, 0]#定义了一个列表，它包含两个元素，相当于初始化该列表
+A = [a, ]
+while len(A) < 1000:
+    p = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, -1], [-1, 0]])
+    b = np.random.randint(len(p))
+    a = np.array(a) + p[b]
+    c = list(a)#创建列表c,list列表中的任何一个字符都是元素
+    A.append(c)#将c追加至A的尾，当A为列表时其元素增加
+B = np.array(A).T#a.T表示转置
+plt.scatter(0, 0, c='r')#scartter散点图
+#plt.axis('off')
+plt.plot(B[0], B[1], c='g')#画点连线
+plt.show()
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