関数電卓として利用してみる



In [1]:

    
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame



In [2]:

    
2*(1+3)









    Out[2]:





8



In [3]:

    
2**10









    Out[3]:





1024



In [4]:

    
_ * 2









    Out[4]:





2048



In [5]:

    
1/2









    Out[5]:





0



In [6]:

    
1.0/2









    Out[6]:





0.5



In [7]:

    
float(1)/2









    Out[7]:





0.5



In [8]:

    
np.pi









    Out[8]:





3.141592653589793



In [9]:

    
np.e









    Out[9]:





2.718281828459045



In [10]:

    
np.sin(np.pi/4)









    Out[10]:





0.70710678118654746



In [11]:

    
np.sqrt(2)









    Out[11]:





1.4142135623730951



In [12]:

    
np.sqrt([0,1,2,3])









    Out[12]:





array([ 0.        ,  1.        ,  1.41421356,  1.73205081])



In [13]:

    
data_x = [0.0, -0.95, -0.59, 0.59, 0.95]
data_y = [1.0, 0.31, -0.81, -0.81, 0.31]

plt.scatter(data_x,data_y)









    Out[13]:





<matplotlib.collections.PathCollection at 0x4421050>



In [14]:

    
data_x = [0,1,2,3,4,5]
data_y = [0,1,4,9,16,25]

plt.plot(data_x,data_y)









    Out[14]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x46a3e90>]



In [15]:

    
data_x = np.linspace(0,1,101)
data_y = np.sin(2.0*np.pi*data_x)

plt.plot(data_x,data_y)









    Out[15]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x476ac90>]

練習問題

(1) 次の関数のグラフを描いてください。この時、x座標のサンプル数を10, 50, 100として、それぞれのグラフの違いを観察してください。

(2) 次のように各データの座標値 (x,y) のリストが与えられています。このデータの散布図を描いてください。



In [16]:

    
data = [(0.0,1.0), (-0.95,0.31), (-0.59,-0.81), (0.59,-0.81), (0.95, 0.31)]