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Mudanças entre as edições de "Ipython tutoria 2012"

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Essa biblioteca é usada para construir gráficos em 2D (histogramas, funções em geral, espectros, entre outros). Veremos também como criar e plotar funções com textos em LaTeX nos gráficos. Os módulos básicos são os seguintes:
 
Essa biblioteca é usada para construir gráficos em 2D (histogramas, funções em geral, espectros, entre outros). Veremos também como criar e plotar funções com textos em LaTeX nos gráficos. Os módulos básicos são os seguintes:
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{{ Ipyin | n=1
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<syntaxhighlight enclose="none" lang="python" strict>
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import matplotlib.pyplot as pl
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c=<syntaxhighlight enclose="none" lang="python" strict>
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import matplotlib.pyplot as plt
 
import numpy as np
 
import numpy as np
 
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===== Plotar um conjunto de pontos qualquer =====
 
===== Plotar um conjunto de pontos qualquer =====
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Em python, nosso conjunto de pontos serão dados por arrays. Vamos chamá-los de x e y
 
Em python, nosso conjunto de pontos serão dados por arrays. Vamos chamá-los de x e y
  
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<syntaxhighlight enclose="none" lang="python" strict>
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{{ Ipyin | n=2
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c=<syntaxhighlight enclose="none" lang="python" strict>
 
x=np.array([1,2,3,3,7,6,7,8,9])
 
x=np.array([1,2,3,3,7,6,7,8,9])
 
y=np.array([9,8,7,6,5,4,3,2,1])
 
y=np.array([9,8,7,6,5,4,3,2,1])
 
plt.plot(x,y) # A ordem dos parâmetros é a mesma usada na matemática (abscissa, ordenada)
 
plt.plot(x,y) # A ordem dos parâmetros é a mesma usada na matemática (abscissa, ordenada)
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</syntaxhighlight>
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<pre>[<matplotlib.lines.Line2D at 0x4381ad0>]
 
<pre>[<matplotlib.lines.Line2D at 0x4381ad0>]
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exemplo usando  ''def'':
 
exemplo usando  ''def'':
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{{ Ipyin | n=3
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| c=
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
def f(x):
 
def f(x):
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     # docstring - Explica brevemente o que a função retorna
 
     # docstring - Explica brevemente o que a função retorna
 
     return x*x
 
     return x*x
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</syntaxhighlight>
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exemplo - lambda:
 
exemplo - lambda:
  
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{{ ipyin | n=4 | c=
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
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g= lambda x : x**x # **  potência
 
g= lambda x : x**x # **  potência
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</syntaxhighlight>
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Vamos usar a função f(x), definida anteriormente, para aprender os próximos passos
 
Vamos usar a função f(x), definida anteriormente, para aprender os próximos passos
  
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{{ Ipyin | n=5 | c=
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
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# Conjunto de pontos - Podemos criar intervalos com a função linspace()
 
# Conjunto de pontos - Podemos criar intervalos com a função linspace()
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axex=xlim(-10,10)
 
axex=xlim(-10,10)
 
axey=ylim(0,50)
 
axey=ylim(0,50)
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[[Image:WIKI___MATPLOTLIB_fig_01.png|frame|none]]
 
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Para facilitar, usando o comando normal(), vamos criar um conjunto de elementos dristribuídos segundo a distribuição normal.
 
Para facilitar, usando o comando normal(), vamos criar um conjunto de elementos dristribuídos segundo a distribuição normal.
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{{ Ipyin | n=6 | c=
 
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n=normal(size=1000)
 
n=normal(size=1000)
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plt.title("Histograma",fontsize=17)
 
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plt.show()
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Podemos alterar o números de intervalos de classe usando o parâmetro 'bins'
 
Podemos alterar o números de intervalos de classe usando o parâmetro 'bins'
  
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{{ Ipyin | n=6 | c=
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
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plt.hist(n,bins=20)
 
plt.hist(n,bins=20)
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plt.title("Histograma",fontsize=17)
 
plt.title("Histograma",fontsize=17)
 
plt.show()
 
plt.show()
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Usando o parâmetro 'alpha' da função 'hist()' podemos sobrepor gráficos. Para exemplificar vamos usar a distribuição uniforme.
 
Usando o parâmetro 'alpha' da função 'hist()' podemos sobrepor gráficos. Para exemplificar vamos usar a distribuição uniforme.
  
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{{ Ipyin | n=7 |c=
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
<syntaxhighlight enclose="none" lang="python">
 
u=uniform(-2,2,size=1000)
 
u=uniform(-2,2,size=1000)
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plt.legend()
 
plt.show()
 
plt.show()
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[[Image:WIKI___MATPLOTLIB_fig_04.png|frame|none]]
 
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Edição das 14h28min de 15 de janeiro de 2013

Conteúdo

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Introdução

Em abril de 2012, Cleve Moler, recebeu o prêmio Pioneiros da Computação do IEEE. Ele é o criador do programa MATLAB, um ambiente de programação numérica que revolucionou a idéia de programação e simulação, principalmente nas áreas aplicadas de engenharia, biologia e economia. O programa é um produto comercializado pela empresa Mathworks que também é presidida por Cleve Moler, e o pacote completo do software é bastante caro! Existem algumas alternativas similares ao MATLAB com código aberto. Os mais populares são os programas SCILAB e OCTAVE. O objetivo deste texto é apresentar uma outra alternativa interessante que é um ambiente chamado Ipython.

Python é uma linguagem de programação genérica de código livre. Uma das características desta linguagem é que possui um console que executa comandos assim que teclamos ENTER. Este console original do Python tem poucos recursos de edição. Por exemplo, não há histórico dos comandos já digitados. O Ipython é um console do Python enriquecido com muitos novos recursos de edição, além de naturalmente acoplar outros módulos científicos do Python (NumPy, Scipy, SymPy e Matplotlib), o resultado é um ambiente muito parecido com o MATLAB (eventualmente mais lento para programas pesados), com a vantagem de dispor do desenvolvimento de Software Livre. Em particular estamos interessados em mostrar como a utilização deste software pode acompanhar o aprendizado de Cálculo Diferencial e Integral do primeiro ano. (P. A. Tonelli) 18h20min de 24 de julho de 2012 (BRT)

Instalação do Ipython

Em todos os sistemas operacionais a instalação do Ipython depende da instalação do Python. A forma mais fácil é instalar como uma distribuição em pacote. No sistema operacional windows, a forma mais fácil é instalar o Pythonxy. Este pacote vem com um conjunto de aplicativos direcionados à computação científica, inclusive o Ipython. Não é a última versão, mas é uma forma de rápida instalação.

Nos sistemas derivados do Debian linux também existem pacotes para o Ipython (Ipython, Ipython-Qt, Ipython-notebook, pode instalar todos!). 

sudo apt-get install ipyhton ipython-qt ipython-notebook

Atualização dos programas

Quer você tenha instalado o Pythonxy, quer os pacotes das distribuições em Linux, é muito difícil que os programas Ipython e outros módulos usados pelo Ipython estejam atualizados. Vamos explicar como atualizar o pythonxy.

Atualização no Windows uma vez instalado o PyhtonXY

1. Na versão mais recente o PythonXY deve ter instalado um módulo chamado distribute. Abra o console do Windows e digite 

 pip install --upgrade spyder

Isto atualiza o editor Spyder

2. Instale o programa pyzmq deste site do pyzmq

3. Para a nova versão do Ipython digite no console do windows 

 pip install --upgrade ipython[zmq,qtconsole,notebook,test]

4. Tornado para o notebook 

 pip install tornado

5. Será bom atualizar também o matplotlib e scipy 

  pip install --upgrade matplotlib
  pip install --upgrade scipy

Com isto você terá o seu ambiente de programação. E pode começar a testá-lo digitando no console 

  ipython notebook --pylab inline

Usando a Biblioteca Matplotlib

Matplotlib

Essa biblioteca é usada para construir gráficos em 2D (histogramas, funções em geral, espectros, entre outros). Veremos também como criar e plotar funções com textos em LaTeX nos gráficos. Os módulos básicos são os seguintes:

In[1]: import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

Plotar um conjunto de pontos qualquer

Supondo dois conjunto de pontos com a mesma quantidade de elementos. Podemos estabelecer uma relação entre eles construindo um gráfico em um plano cartesiano.

Em python, nosso conjunto de pontos serão dados por arrays. Vamos chamá-los de x e y

In[2]: x=np.array([1,2,3,3,7,6,7,8,9])

y=np.array([9,8,7,6,5,4,3,2,1])
plt.plot(x,y) # A ordem dos parâmetros é a mesma usada na matemática (abscissa, ordenada) 

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x4381ad0>]


WIKI MATPLOTLIB fig 00.png

Antes de editar o gráfico vamos aprender a definir funções.

Funções

Há duas formas de definir uma função:

  • comando def
  • comando lambda

exemplo usando def:

In[3]: def f(x):

    '''Calcula o valor de x^2'''
    # docstring - Explica brevemente o que a função retorna
    return x*x


exemplo - lambda:

In[4]: g= lambda x : x**x # **  potência 


help(f)
 
Help on function f in module __main__:

f(x)
    Calcula o valor de x^2
Editar gráficos - Títulos / legendas / textos.

Podemos atribuir nomes para o gráfico, ordenada / abscissa ou um ponto qualquer. O LaTeX pode ser usado para os textos.


Vamos usar a função f(x), definida anteriormente, para aprender os próximos passos

In[5]: # Conjunto de pontos - Podemos criar intervalos com a função linspace()

t = linspace(-5,5,1000) # O intervalo [-5,5] foi dividido em 1000 pontos

# Título - Atenção nos parâmetros para ajustar o texto(fonte e posição)
plt.title("$f(x)$",fontsize = 19,verticalalignment = "baseline",horizontalalignment ="center")

# Nome nos eixos - Podemos usar os mesmos parâmetros para ajustar os textos nos comandos abaixo</span>
plt.xlabel("$X$&",fontsize = 20)                          
plt.ylabel("$Y$&",fontsize = 20, rotation="horizontal") # Atenção no parâmetro para rotacionar o texto no eixo Y

# Para plotar texto em pontos específicos do gráfico usamos  text().
plt.text(2,4,"$f(2)", fontsize=14) # Atenção nas coordenadas!

# Tipo/cor/legenda - A cor e o tipo de linha podem ser alterados. Para ver todas as opções você pode usar o comando help(plot)
plt.plot(t,f(t),"g",label="f(x)")
legend(loc=4)# loc muda o local da legenda. Pode variar de 0 à 10

# Para plotar linhas nos eixos podemos usar grid()
grid()

# Alterar o tamanho dos eixos
axex=xlim(-10,10)
axey=ylim(0,50)

WIKI MATPLOTLIB fig 01.png
Histograma

Para facilitar, usando o comando normal(), vamos criar um conjunto de elementos dristribuídos segundo a distribuição normal.

In[6]: n=normal(size=1000)

plt.hist(n)
plt.xlabel("Valor",fontsize=17)
plt.ylabel("Frequencia",fontsize=17)
plt.title("Histograma",fontsize=17)
plt.show()


WIKI MATPLOTLIB fig 02.png

Podemos alterar o números de intervalos de classe usando o parâmetro 'bins'

In[6]: plt.hist(n,bins=20)

plt.xlabel("Valor&",fontsize=17)
plt.ylabel("Frequencia",fontsize=17)
plt.title("Histograma",fontsize=17)
plt.show()


WIKI MATPLOTLIB fig 03.png

Usando o parâmetro 'alpha' da função 'hist()' podemos sobrepor gráficos. Para exemplificar vamos usar a distribuição uniforme.

In[7]: u=uniform(-2,2,size=1000)


#Atenção nos parâmetros histtype e alpha. histtype altera o visual do gráfico
plt.hist(n,bins=20,histtype="stepfilled", color="g",label="normal")
plt.hist(u,bins=20,histtype="stepfilled",color="r",label="uniforme",alpha=0.5) # Plot com 50% de transparência

plt.title("Normal \ Uniforme",fontsize=17)
plt.xlabel("valor&",fontsize=17)
plt.ylabel("Frequencia",fontsize=17)
plt.legend()
plt.show()

WIKI MATPLOTLIB fig 04.png
Disponível em "http://wiki.stoa.usp.br/index.php?title=Ipython_tutoria_2012&oldid=15946"
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