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Lernmaterialien für programmieren an der Universität Düsseldorf

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TESTE DEIN WISSEN

wie oft Element v in Liste L vorkommt

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TESTE DEIN WISSEN

L.count(v)

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TESTE DEIN WISSEN

a (write + append)

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TESTE DEIN WISSEN

neu geschriebenes wird angehängt

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TESTE DEIN WISSEN

inverse Fouriertransformation 


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TESTE DEIN WISSEN

np.fft.ifft()

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TESTE DEIN WISSEN

Unterlisten in Listen 

Bsp.: p = [ [0.1, 0.2, 0], [-0.1, 0.2, 2], [-0.3, -0.1, 1], [-0.1, 0.2, 1.5], [-0.05, 0.5, 2], [0.2,0.6,3],

      [0.02, 0.3, 2.2], [-0.02, -0.2, 0] ]

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TESTE DEIN WISSEN

p[i][k] i=Zugriff auf i-te Unterliste, k=Zugriff auf k-te Beitrag der unterliste

p[0][0]=0.1

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TESTE DEIN WISSEN

%matplotlib notebook

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TESTE DEIN WISSEN

zoomfähiges und verkleinertes Notizbuch

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TESTE DEIN WISSEN

im Plot nur Punkte, aber keine Linien dazwischen

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TESTE DEIN WISSEN

plt.plot (x,y, 'b.' , markersize=0.1)

 markersize=Größe der Punkte

'b.' =Farbe blau


plt.plot(P[:,0],P[:,1],'b.', markersize=0.1)

plotten alle X (1.Spalte) und Y-werte (2.Spalte)

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TESTE DEIN WISSEN

array aus Nullen mit Nx-Punkten in x-Richtung und Ny-Punkten in y-Richtung

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TESTE DEIN WISSEN

M=np.zeros((Ny,Nx))

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TESTE DEIN WISSEN

gleichmäßige lineare Verteilung in einem Array von n Zahlen im Intervall [p,q]

- Defaultwert (Voreinstellung) für n=50

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TESTE DEIN WISSEN

a = linspace(p,q,n)

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TESTE DEIN WISSEN

Vor der Rücktransformation müssen Sie jedoch die Umsortierung der Moden rückgängig machen, was sich durch

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TESTE DEIN WISSEN

np.fft.ifft(np.fft.fftshift(fs)) 


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TESTE DEIN WISSEN

import matplotlib.pyplot as plt

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TESTE DEIN WISSEN

Abkürzung für plt-Befehl

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TESTE DEIN WISSEN

float

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TESTE DEIN WISSEN

einzelne Strings in Fließkommazahlen

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TESTE DEIN WISSEN

Skalierung des Graphen

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plt.figure(figsize=[5,5])

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Beispielhafte Karteikarten für deinen programmieren Kurs an der Universität Düsseldorf - von Kommilitonen auf StudySmarter erstellt!

Q:

wie oft Element v in Liste L vorkommt

A:

L.count(v)

Q:

a (write + append)

A:

neu geschriebenes wird angehängt

Q:

inverse Fouriertransformation 


A:

np.fft.ifft()

Q:

Unterlisten in Listen 

Bsp.: p = [ [0.1, 0.2, 0], [-0.1, 0.2, 2], [-0.3, -0.1, 1], [-0.1, 0.2, 1.5], [-0.05, 0.5, 2], [0.2,0.6,3],

      [0.02, 0.3, 2.2], [-0.02, -0.2, 0] ]

A:

p[i][k] i=Zugriff auf i-te Unterliste, k=Zugriff auf k-te Beitrag der unterliste

p[0][0]=0.1

Q:

%matplotlib notebook

A:

zoomfähiges und verkleinertes Notizbuch

Mehr Karteikarten anzeigen
Q:

im Plot nur Punkte, aber keine Linien dazwischen

A:

plt.plot (x,y, 'b.' , markersize=0.1)

 markersize=Größe der Punkte

'b.' =Farbe blau


plt.plot(P[:,0],P[:,1],'b.', markersize=0.1)

plotten alle X (1.Spalte) und Y-werte (2.Spalte)

Q:

array aus Nullen mit Nx-Punkten in x-Richtung und Ny-Punkten in y-Richtung

A:

M=np.zeros((Ny,Nx))

Q:

gleichmäßige lineare Verteilung in einem Array von n Zahlen im Intervall [p,q]

- Defaultwert (Voreinstellung) für n=50

A:

a = linspace(p,q,n)

Q:

Vor der Rücktransformation müssen Sie jedoch die Umsortierung der Moden rückgängig machen, was sich durch

A:

np.fft.ifft(np.fft.fftshift(fs)) 


Q:

import matplotlib.pyplot as plt

A:

Abkürzung für plt-Befehl

Q:

float

A:

einzelne Strings in Fließkommazahlen

Q:

Skalierung des Graphen

A:

plt.figure(figsize=[5,5])

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