使用Python怎么模拟脉冲星伪信号频率-创新互联
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1、云计算,典型应用OpenStack。2、WEB前端开发,众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用,基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目,自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析,量化交易,金融分析。6、大数据分析。
实例代码:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) # Create new Figure with black background fig = plt.figure(figsize=(8, 8), facecolor='black') # Add a subplot with no frame ax = plt.subplot(111, frameon=False) # Generate random data data = np.random.uniform(0, 1, (64, 75)) X = np.linspace(-1, 1, data.shape[-1]) G = 1.5 * np.exp(-4 * X ** 2) # Generate line plots lines = [] for i in range(len(data)): # Small reduction of the X extents to get a cheap perspective effect xscale = 1 - i / 200. # Same for linewidth (thicker strokes on bottom) lw = 1.5 - i / 100.0 line, = ax.plot(xscale * X, i + G * data[i], color="w", lw=lw) lines.append(line) # Set y limit (or first line is cropped because of thickness) ax.set_ylim(-1, 70) # No ticks ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) # 2 part titles to get different font weights ax.text(0.5, 1.0, "MATPLOTLIB ", transform=ax.transAxes, ha="right", va="bottom", color="w", family="sans-serif", fontweight="light", fontsize=16) ax.text(0.5, 1.0, "UNCHAINED", transform=ax.transAxes, ha="left", va="bottom", color="w", family="sans-serif", fontweight="bold", fontsize=16) def update(*args): # Shift all data to the right data[:, 1:] = data[:, :-1] # Fill-in new values data[:, 0] = np.random.uniform(0, 1, len(data)) # Update data for i in range(len(data)): lines[i].set_ydata(i + G * data[i]) # Return modified artists return lines # Construct the animation, using the update function as the animation # director. anim = animation.FuncAnimation(fig, update, interval=10) plt.show()
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文章标题:使用Python怎么模拟脉冲星伪信号频率-创新互联
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