Note : à lancer avec : ipython notebook --pylab=inline
from pylab import *
def f(x):
return sin(x) / (1 + x**2)
xs = np.linspace(0, 8*pi, 256, endpoint=True)
plot(xs, f(xs))
show()
show()
figure(figsize=(8,6)) # augmente la taille de la figure à 8cm x 6cm
# note: commencer par ça!
title("Courbe de y = f(x).") # ajout d'un titre
xlabel("x") # légende pour l'axe des abscisses
ylabel("y") # légende pour l'axe des ordonnées
grid(True) # ajout d'une grille pour une meilleure lisibilité d'une valeur en un point donné
xlim([0, 8*pi]) # limite le rendu à la plage [0,8pi] en abscisse
plot(xs, f(xs))
show()
plot(xs, f(xs), linestyle='--', linewidth=3, color='red')
# styles possibles : : = pointillés
# - = ligne pleine (par défaut)
# -- = ligne en tirets
# -. = ligne avec alternance tiret-point
# * = pas de courbe
show()
xs2 = np.linspace(0, 8*pi, 32) # on passe de 256 à 32 pour limiter la taille de l'échantiollonage.
plot(xs2, f(xs2), linestyle='*', marker='s')
# styles possibles pour les marqueurs :
# o = boulette ^ = triangle
# x = croix s = carré
# + = plus * = étoile
# . = point
show()
plot(xs2, f(xs2), linestyle='-', color='orange', marker='s', markersize=5,
markerfacecolor='cyan', markeredgecolor='red')
show()
plot(xs, f(xs))
plot(xs, exp(-xs))
show()
plot(xs, f(xs), label="y = sin(x) * exp(-x)")
plot(xs, exp(-xs), label="y = exp(-x)")
legend(loc=7) # 1 = en haut à droite (par défaut)
# 2 = en haut à gauche
# 3 = en bas à gauche ______________
# 4 = en bas à droite | 2 9 1 |
# 5 et 7 = à droite | 6 10 5/7|
# 6 = à gauche | 3 8 4 |
# 8 = en bas |____________|
# 9 = en haut
# 10 = au milieu
show()
xs = np.linspace(-2, 2, 256, endpoint=True)
axis('equal') # repère orthonormé
grid(True)
plot(xs, xs**2)
show()
subplot(1, 2, 1) # 1 ligne x 2 colonnes → figure 1
grid(True)
title("Avant orthonormalisation")
plot(xs, xs**2)
subplot(1, 2, 2) # 1 ligne x 2 colonnes → figure 2
axis('equal')
grid(True)
title("Apres orthonormalisation")
plot(xs, xs**2)
show()
notes = [13.5, 11.5, 10, 11.5, 7.5, 12, 18, 11.5, 7.5, 10.5, 17.5, 14, 11,
14.5, 8, 10.5, 8, 14, 16, 10, 10, 16.5, 15, 15, 11, 11, 11, 13.5,
15, 11.5, 15, 7.5, 10.5, 13.5, 10.5, 7.5, 11, 13, 16, 8, 13, 10,
11, 10, 13.5, 12.5, 10, 10, 14, 18, 16.5, 12.5, 8, 11]
vals = arange(0, 21, 1) # vecteur des valeurs pour définir les plages de chacune des barres
# de l'histogramme :
# première barre = nb de notes dans [0,1[
# deuxième barre = nb de notes dans [1,2[
# ...
# dernière barre = nb de notes dans [20,21[ = nb de 20
hist(notes, vals)
show()
hist(notes, vals)
xticks(vals+0.5, vals) # placement des graduations sur l'axe des abscisses
# note: on décale de 0.5 pour avoir la note affichée
# au milieu de la barre correspondante
show()
hist(notes, vals, normed=True) # cette fois, on normalise pour avoir des pourcentages
# à la place d'effectifs
xticks(vals+0.5, vals) # placement des graduations
moyenne = mean(notes)
ecart_type = std(notes)
xs = linspace(0, 20, 256, endpoint=True)
plot(xs, mlab.normpdf(xs, moyenne, ecart_type), linestyle='-', color='red', linewidth=3)
show()