# -*- coding: utf-8 -*-

"""

@description:

@author:XuMing

"""

from __future__ import print_function

from __future__ import unicode_literals

import tracemalloc

tracemalloc.start(10)

time1 = tracemalloc.take_snapshot()

# 导入numpy

# 很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。

# Numpy的一个重要特性是它的数组计算。

from numpy import *

# 使用前一定要先导入 Numpy 包，导入的方法有以下几种：

# import numpy

# import numpy as np

# from numpy import *

# from numpy import array, sin

# 假如我们想将列表中的每个元素增加1，但列表不支持这样的操作（报错）：

a = [1, 2]

# print(a + 1) # 报错

# 使用numpy.array

a = array(a)

print(a) # [1 2]

b = a + 1

print(b) # array([2,3])

# 与另一个 array 相加，得到对应元素相加的结果：

c = a + b

print(c) # array([3,5])

# 对应元素相乘：

print(a * b) # [2 6]

# 对应元素乘方：

print(a ** b) # [1 8]

# 提取数组中的元素

# 提取第一个

a = array([1, 2, 3, 4])

print(a[0]) # 1

# 提取前两个元素：

print(a[:2]) # [1 2]

# 最后两个元素

print(a[-2:]) # [3 4]

# 相加：

print(a[:2] + a[-2:]) # [4 6]

# 修改数组形状

# 查看array的形状：

b = a.shape

print(b) # (4,)

# 修改 array 的形状：

a.shape = 2, 2

print(a)

# [[1 2]

# [3 4]]

# 多维数组

# a 现在变成了一个二维的数组，可以进行加法：

print(a + a)

# [[2 4]

# [6 8]]

# 乘法仍然是对应元素的乘积，并不是按照矩阵乘法来计算：

print(a * a)

# [[ 1 4]

# [ 9 16]]

# 画图

# linspace 用来生成一组等间隔的数据：

a = linspace(0, 2 * pi, 10)

print(a)

# [ 0. 0.6981317 1.3962634 2.0943951 2.7925268 3.4906585

# 4.1887902 4.88692191 5.58505361 6.28318531]

# 三角函数

b = sin(a)

print(b)

# 画图

from matplotlib import pyplot as plt

plt.plot(a, b)

# plt.show()

# 从数组中选择元素

# 假设我们想选取数组b中所有非负的部分，首先可以利用 b 产生一组布尔值：

mask = b >= 0

print(mask)

time2 = tracemalloc.take_snapshot()

stats = time2.compare_to(time1, 'lineno')

print('*'*32)

for stat in stats[:3]:

print(stat)

stats = time2.compare_to(time1, 'traceback')

print('*'*32)

for stat in stats[:3]:

print(stat.traceback.format())