import numpy as npdef triangle_wave(x, c, c0, hc):x = x - int(x) # 三角波的周期為1，因此只取 x 坐標的小數部分進行計算if x >= c:r = 0.0elif x < c0:r = x / c0 * hcelse:r = (c - x) / (c - c0) * hcreturn rx = np.linspace(0, 2, 1000) y1 = np.array([triangle_wave(t, 0.6, 0.4, 1.0) for t in x]) """ 通過 frompyfunc()可以將計算單個值的函數轉換為一個能對數組中每個元素進行計算的 ufunc 函數。frompyfunc(func,nin,nout) func 是計算單個元素的函數，nin 是 func 輸入參數的個數，nout 是 func 返回值的個 數。 """ triangle_ufunc1 = np.frompyfunc(triangle_wave, 4, 1) y2 = triangle_ufunc1(x, 0.6, 0.4, 1.0) # 結果和y1是一樣的""" 廣播(broadcasting)處理,對于形狀不同的數組進行計算時，會自動補齊 """ a = np.arange(0, 60, 10).reshape(-1, 1) # [[ 0], [10], [20], [30], [40], [50]] shape（6,1） b = np.arange(0, 5) # [0, 1, 2, 3, 4]shape(5,0) print('a+b: \n', a + b)a = a.repeat(5, axis=1) # 擴充5列 print('a: \n', a) b.shape = 1, 5 b = b.repeat(6, axis=0) # 擴充6行 print('b: \n', b) """ a+b: [[ 0 1 2 3 4][10 11 12 13 14][20 21 22 23 24][30 31 32 33 34][40 41 42 43 44][50 51 52 53 54]] a: [[ 0 0 0 0 0][10 10 10 10 10][20 20 20 20 20][30 30 30 30 30][40 40 40 40 40][50 50 50 50 50]] b: [[0 1 2 3 4][0 1 2 3 4][0 1 2 3 4][0 1 2 3 4][0 1 2 3 4][0 1 2 3 4]] """ # NumPy 提供了快速產生能進行廣播運算的數組的 ogrid對象。 x, y = np.ogrid[:5, :5] print('x: ', x) print('y: ', y) """ x: [[0][1][2][3][4]] y: [[0 1 2 3 4]] """

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總結

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