In [1]:

    

%pylab inline
import numpy as np
n=100
plt.plot(np.random.random(n),np.random.random(n),'ro')


    

    




Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib






    
Out[1]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f89354d1650>]






    

In [11]:

    

n=200
plt.plot(np.random.random(n),np.random.random(n),'ro')


    

    
Out[11]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f005e771128>]






    

In [12]:

    

n=10000
plt.plot(np.random.random(n),np.random.random(n),'ro')


    

    
Out[12]:





[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f005e6c4a58>]






    

In [8]:

    

def uniform(x,xi=0.5,alpha=1):
    if np.abs(x-xi)<alpha/2.:
        return 1/alpha
    else:
        return 0


    

In [16]:

    

xx=np.linspace(-1,2,200)
plt.plot(xx,map(uniform,xx))
plt.ylim(-0.1,1.1)
plt.grid()
plt.xlabel('$x$',size=20)
plt.ylabel(r'$f(x;\xi,\alpha)$',size=20)


    

    
Out[16]:





<matplotlib.text.Text at 0x7f8934d76f90>






    

In [5]:

    

x[np.abs(x-0.5)<1./2]


    

    
Out[5]:





array([ 0.04081633,  0.12244898,  0.20408163,  0.28571429,  0.36734694,
        0.44897959,  0.53061224,  0.6122449 ,  0.69387755,  0.7755102 ,
        0.85714286,  0.93877551])

In [2]:

    

def cube(x): return x*x*x
map(cube, range(1, 11))


    

    
Out[2]:





[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

In [ ]: