STATLAB/ListaFunkcji: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
Linia 130: Linia 130:
 
====Wykresy Matplotlib====
 
====Wykresy Matplotlib====
 
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html
 
http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html
 
+
{|
plot
+
|plot
stem
+
|stem
subplot
+
|subplot
figure
+
|figure
imshow
+
|-
title
+
|imshow
xlim, ylim
+
|title
xlab, ylab
+
|xlim
label
+
|ylim
legend
+
|-
grid
+
|xlab
show
+
|ylab
fill_between
+
|label
step
+
|legend
 +
|-
 +
|grid
 +
|show
 +
|fill_between
 +
|step
 +
|}
  
 
===Dodatkowe===
 
===Dodatkowe===

Wersja z 20:45, 4 lis 2015

Biblioteki

numpy

scipy.signal

scipy.stats

wbudowane

Lista funkcji

Matematyczne z pakietu numpy

numpy.sin numpy.exp numpy.log numpy.real
numpy.imag numpy.conj numpy.unwrap numpy.angle
numpy.sqrt numpy.sum numpy.power numpy.ceil
numpy.floor numpy.round numpy.absolute

Macierzowe z pakietu numpy

numpy.zeros numpy.ones numpy.ndarray.min numpy.ndarray.max
numpy.ndarray.shape numpy.reshape numpy.arange numpy.dot
numpy.where numpy.logical_and numpy.logical_or numpy.hstack
numpy.vstack numpy.concatenate numpy.copy numpy.diff
numpy.array

Sygnałowe

numpy.fft.fft numpy.fft.fftshift numpy.fft.fftfreq numpy.fft.ifft
numpy.bartlett numpy.blackman numpy.hamming numpy.hanning
numpy.kaiser numpy.fft.rfft numpy.correlate scipy.signal.convolve
scipy.signal.welch scipy.signal.periodogram

Statystyczne

numpy.mean numpy.std scipy.stats.scoreatpercentile scipy.stats.norm
numpy.random.rand numpy.random.randn

Filtry

scipy.signal.firwin scipy.signal.firwin2 scipy.signal.freqz scipy.signal.lfilter
scipy.signal.cheby1 scipy.signal.cheby2 scipy.signal.ellip scipy.signal.buttord
scipy.signal.butter scipy.signal.cheb1ord scipy.signal.cheb2ord scipy.signal.ellipord
scipy.signal.kaiserord scipy.signal.filtfilt scipy.signal.decimate

Pliki

numpy.fromfile numpy.ndarray.tofile numpy.loadtxt numpy.savetxt

Wykresy Matplotlib

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

plot stem subplot figure
imshow title xlim ylim
xlab ylab label legend
grid show fill_between step

Dodatkowe

import pylab as py
import numpy as np

def sin(f = 1, T = 1, Fs = 128, phi =0 ):
	'''sin o zadanej częstości (w Hz), długości, fazie i częstości próbkowania
	Domyślnie wytwarzany jest sygnał reprezentujący 
	1 sekundę sinusa o częstości 1 Hz i zerowej fazie próbkowanego 128 Hz
	'''

	dt = 1.0/Fs
	t = np.arange(0,T,dt)
	s = np.sin(2*np.pi*f*t + phi)
	return (s,t)
import numpy as np
from numpy.fft import  fft, fftfreq, fftshift

def widmo_dB(s, N_fft, F_samp):
    S = fft(s,N_fft)/np.sqrt(N_fft)
    S_dB = 20*np.log10(np.abs(S))
    F = fftfreq(N_fft, 1.0/F_samp)
    return (fftshift(S_dB),fftshift(F))