Python Библиотеки. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ target="_blank" rel="nofollow" href="#_18.jpg"/>

      В этом примере:

      – `r` перед строкой означает "сырую строку" в Python, что позволяет использовать символы обратного слеша без экранирования.

      – Заголовок, метки осей и легенда содержат математическое выражение в формате LaTeX.

      В результате выполнения этого кода, вы увидите график функции синуса, а все текстовые элементы, содержащие математические выражения, будут отображены с использованием LaTeX.

      Matplotlib поддерживает широкий спектр математических символов и выражений, так что вы можете свободно вставлять формулы в ваши графики, делая их более информативными и профессиональными.

      Рассмотрим пример более сложной надписи LaTeX и графика:

      ```python

      import numpy as np

      import matplotlib.pyplot as plt

      # Создание данных для примера

      x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

      y1 = np.sin(x)

      y2 = np.cos(x)

      # Использование LaTeX для формулы в подписи

      expression = r'$f(x) = \sin(x) + \frac{\cos(2x)}{2}$'

      # Построение графика

      plt.figure(figsize=(8, 5))

      plt.plot(x, y1, label=r'$\sin(x)$', color='blue')

      plt.plot(x, y2/2, label=r'$\frac{\cos(2x)}{2}$', color='green', linestyle='–')

      # Добавление более сложной LaTeX-надписи

      plt.title(f'Комбинированный график: {expression}', fontsize=16)

      # Добавление легенды

      plt.legend()

      # Отображение графика

      plt.grid(True)

      plt.show()

      ```

      В этом примере:

      – Мы создаем данные для двух функций (`sin(x)` и `cos(2x)/2`).

      – LaTeX-формулы используются для подписей и заголовка графика.

      – Каждая функция имеет свой цвет (синий и зеленый со строчной линией).

      – В заголовке графика добавлена более сложная LaTeX-надпись, которая включает в себя сумму (`+`) и дробь (`\frac`).

      Эти возможности делают Matplotlib мощным инструментом для визуализации данных в Python, позволяя создавать красочные, информативные и индивидуально настраиваемые графики.

2.4. SciPy

      `SciPy` – это библиотека для выполнения научных и инженерных расчётов в языке программирования Python. Она предоставляет множество функций для решения различных задач, таких как оптимизация, интегрирование, интерполяция, обработка сигналов, статистика и многое другое. В этом разделе мы рассмотрим подробнее различные аспекты библиотеки SciPy.

2.4.1. Оптимизация

      `SciPy` является важным инструментом в области оптимизации функций, и его методы находят применение в различных научных и инженерных областях. Методы оптимизации играют решающую роль в решении задач, связанных с поиском минимума или максимума функции, что является ключевым этапом в различных дисциплинах.

      В области машинного обучения и статистики, методы оптимизации `SciPy` могут использоваться для настройки параметров моделей, максимизации правдоподобия или минимизации функций потерь. Это важно при обучении моделей, таких как линейная регрессия, метод опорных векторов, нейронные сети и другие.

      В инженерии методы оптимизации применяются для решения задач проектирования, оптимизации параметров систем и управления, а также для минимизации энергопотребления в различных технических приложениях. СКАЧАТЬ