Matplotlib: graphe 2D: Difference between revisions
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f = lambda x: sin(x*pi) | f = lambda x: sin(x*pi) | ||
t = [ 0.01*i for i in range(201) ] | t = [ 0.01*i for i in range(201) ] | ||
s = map(f,t) | s = list(map(f,t)) # la conversion en list() est inutile en Python 2 | ||
plot(t, s) | plot(t, s) | ||
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Il est en général plus simple de générer les tableaux avec la classe '''array''' qui est importée par '''pylab''' | Il est en général plus simple de générer les tableaux avec la classe '''array''' qui est importée par '''pylab''' | ||
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from pylab import * | from pylab import * | ||
t = np.arange(0.0, 2.01, 0.01) | t = np.arange(0.0, 2.01, 0.01) # numpy importe sous le nom np | ||
s = sin(pi*t)*exp(-t) | s = sin(pi*t)*exp(-t) | ||
plot(t, s) | plot(t, s) | ||
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grid(True) | grid(True) | ||
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On notera que les fonctions '''linspace()''' et '''logspace()''' de numpy permettent de générer un nombre de points fixé dans un intervalle donné et répartis soit linéairement soit logarithmiquement. | |||
Rappelons que pour les utilisateurs d''''IPython''', la ligne suivante permet de faire afficher le résultat dans l'output donc sans ouvrir de fenêtre. | |||
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Latest revision as of 17:46, 8 September 2016
- Plus de détails sur le web: Fiche Résumé
Création d'un graphe 2D
On utilise la bibliothèque Pylab de matplotlib
from pylab import *
f = lambda x: sin(x*pi)
t = [ 0.01*i for i in range(201) ]
s = list(map(f,t)) # la conversion en list() est inutile en Python 2
plot(t, s)
xlabel('temps (s)')
ylabel('Tension (mV)')
title('Signal sinusoidal')
grid(True)
show()
Dont voici le résultat
Il est en général plus simple de générer les tableaux avec la classe array qui est importée par pylab
from pylab import *
t = np.arange(0.0, 2.01, 0.01) # numpy importe sous le nom np
s = sin(pi*t)*exp(-t)
plot(t, s)
xlabel('temps (s)')
ylabel('Tension (mV)')
title('Signal sinusoidal')
grid(True)
show()
On notera que les fonctions linspace() et logspace() de numpy permettent de générer un nombre de points fixé dans un intervalle donné et répartis soit linéairement soit logarithmiquement.
Rappelons que pour les utilisateurs d'IPython, la ligne suivante permet de faire afficher le résultat dans l'output donc sans ouvrir de fenêtre.
%matplotlib inline