document.write('
Data hosted with ♥ by Pastebin.com - Download Raw - See Original
  1. **Naloga 1:** Uvozite modul ``numpy`` s krajšim imenom, ``np``.  Poljuben seznam števil pretvorite v ``numpy`` numerično polje, prikažite vpliv argumenta ``dtype``.
  2. **Naloga 2:** z uporabo funkcij ``numpy.arange`` in ``numpy.linspace`` pripravite numerično polje celih števil, večjih ali enakih 0 in manjših od 10.
  3. **Naloga 3:** Z uporabo funkcije modula ``numpy`` pripravite matriko (dvodimenzionalno numerično polje) ničel, dimenzij $5 \\times 6$, in jo shranite v spremenljivko ``A``. Z uporabo ustreznega  ``numpy`` uKaza izpišite število vrstic in število stolpcev matrike ``A``.
  4. **Naloga 4:** Prvi stolpec pripravljene matrike ``A`` zapolnite z vrednosti iz poljubnega numeričnega polja ustrezne dolžine.
  5. **Naloga 5:** Iz pripravljene matrike ``A`` z rezanjem numeričnih polj pripravite kvadratno matriko ``B``, tako, da izpustite prvi stolpec.
  6. **Naloga 6:** V matriki ``A`` prvo vrstico zamenjajte z enicami. Izpišite matriko ``B`` in komentirajte.
  7. **Naloga 7:** Pripravite numerično polje z vrednostmi maksimalnih elementov vsake od vrstic pripravljene matrike A.
  8.  
  9. **Naloga 8:** Na pripravljenem numeričnem polju priažite uporabo osnovnih matematičnih operacij nad numeričnimi polji (``*, /, //, sin, cos, sqrt``...). Komentirajte razliko v primerjavi s seznami!
  10. a = np.random.randint(1, 10, 5)
  11.  
  12. **Naloga 9:** Pripravljeno enosko matriko ``I`` skalarno pomnožite s poljubnim vektorjem ustrezne dolžine.       
  13. I = np.identity(5, dtype=float)
  14.  
  15. **Naloga 10:** Izračunajte inverz matrike ``M`` in pravilnost rezultata preverite z  operacijo množenja matrik.
  16. M = np.array([[1, 5, 5], [2,1,3], [7.2, 7, 1.2]])              
  17.  
  18. **Naloga 11:** Z uporabo ``numpy`` orodij rešite sistem linearnih enačb ``Mx = b``.                                                              
  19. M = np.array([[1, 5, 5], [2,1,3], [7.2, 7, 1.2]])
  20. b = np.array([1,2,3])
  21.  
  22. **Naloga 12:** Z uporabo ``matplotlib.pyplot`` na istem grafu izrišite spodaj definiranje krivulje. Prikažite uporabo različnih tipov in barv črt.
  23. t = np.linspace(1,10,300)
  24. x = 2*np.sin(t+2) -1
  25. y = 2*np.sin(t)
  26. z = 1.5*np.cos(t**2)
  27.  
  28. **Naloga 13:** Na zgoraj izrisanem grafu prikažite uporabo legende, naslova in oznak koordinatnih osi, ter izrišite koordinatno mrežo.
  29.  
  30.  
  31.  
  32. #DODATNO - INTERAKTIVNI PRIKAZ
  33.  
  34. from ipywidgets import interact
  35. %matplotlib inline
  36.  
  37. def premica(k=1, n=0):
  38.     """Interaktivni izris premice"""
  39.     plt.figure()
  40.     plt.axis(\'equal\')
  41.     plt.xlim(-2, 2)
  42.     plt.ylim(-2, 2)
  43.     x = np.linspace(-5, 5 ,2)
  44.     y = k*x + n
  45.     plt.plot(x, y, linewidth=2)
  46.     plt.axhline(y=0, color=\'k\')
  47.     plt.axvline(x=0, color=\'k\')
  48.     plt.show()
  49.  
  50. interact(premica, k=(-1, 1, 0.1), n=[-1, -0.5, 0, 0.5, 1]);
');