np.linspace, np.logspace et np.arange (fonctions de NumPy)
Comme le montrent les trois exemples ci-dessous, les fonctions np.linspace,
np.logspace et np.arange de
NumPy permettant de générer des tableaux unidimensionnels dont les
éléments sont régulièrement espacés sont très utiles pour
représenter des fonctions mathématiques.
Exemple 1 : représentation de la fonction \(\sin(x)\) dans l'intervalle \([-2\pi, 2\pi]\)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)
Y = np.sin(X)
plt.plot(X,Y)
plt.show()
Pour représenter la fonction \(sin{(x)}\) de manière ''lisse'', nous avons créé deux tableaux correspondant à un nombre suffisant de points \(P(x,y)\). Ici, nous avons estimé que \(100\) points étaient suffisants.
Les bords de l'intervalle, \(-2\pi\) et \(+2\pi\), sont inclus dans le tableau.
Exemple 2 : représentation de la fonction \(\exp{(x)}\) dans l'intervalle \([0,10]\) sur une échelle logarithmique
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.logspace(0,1,10)
Y = np.exp(X)
plt.plot(X,Y)
#plt.plot(X,Y,'r.')
plt.show()
Exemple 3 : représentation de la fonction \( x^2 \) dans l'intervalle \([0,8]\)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
X = np.arange(0,10,2)
Y = pow(X,2)
plt.plot(X,Y)
plt.show()
Dernière compilation: 2025-05-28 (06:27:04)
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