Python 初體驗 - 好吃不黏牙！

這幾天上課的老師出了幾個需要畫圖的習題，大致上是要用常態分佈取樣幾個點，X 軸跟 Y 軸給不同的 mean 跟 standard deviation 繪製圖形。另外一個作業是繪出高斯分佈取樣的點的 probability density function。 剛開始還考慮用 perl 來解題，後來想說順便學一下 python，就試著用它來寫寫看。

跟 TimChen 要了些初學者用的網站，就開始看著 咬一口 python 程式語言這本線上書籍學 Python。看完幾頁之後，就發現 python 比想像中的好上手，程式碼也很簡潔。接下來就開始思考要如何解題。

第一個，我需要有高斯分佈的取樣點，馬上查了 "python gaussian distribution"，有內建函式！很好很好，馬上就先解決取樣的問題。取樣完後需要 gnuplot 來畫圖。剛開始我打算先輸入到檔案裡面，再用 os module 來呼叫 gnuplot。在這個時候我又查了 "python gnuplot"，沒想到又有！原來 python 有提供 gnuplot 的橋接，只要安裝 python-gnuplot 就可以使用了。所以這個問題就解決了，大約花了 30 行左右：

#!/usr/bin/env python

import random, os, Gnuplot

mean = 3
strdev =  10
ns = [10, 100, 1000, 10000]
g = Gnuplot.Gnuplot()
g('set multiplot')
g('set size 0.5,0.5')

for i in range(0, 4):
 gauss = list()
 for j in range(0, ns[i]):
     gauss.append(list())
     gauss[j].append(random.gauss(mean, strdev))
     gauss[j].append(random.gauss(mean, strdev))

 if i == 0:
     g('set origin 0,0.5')
 elif i == 1:
     g('set origin 0.5,0.5')
 elif i == 2:
     g('set origin 0,0')
 else:
     g('set origin 0.5,0')

 g.plot(gauss)

g('unset multiplot')
raw_input('Please press return to continue...\n') 

Cool, 很好用。第二題要畫高斯分佈的 PDF，算這東西真的還蠻花時間的，後天就要交作業還是抱一下佛腳好了…。搜尋一下發現這東西，可以直接算出 PDF，當然又是直接拿來用…。

#!/usr/bin/env python

import statistics, random, Gnuplot

gauss = list()
gauss2 = list()
gpdf = list()
gpdf2 = list()
g = Gnuplot.Gnuplot()

for i in range(0, 1000):
 gauss.append(random.gauss(-2, 1))
 gauss2.append(random.gauss(2, 2))
 #gauss.append(random.gauss(2, 1))
 #gauss2.append(random.gauss(-2, 1))

y, x = statistics.pdf(gauss, kernel = 'Gaussian')
w, z = statistics.pdf(gauss2, kernel = 'Gaussian')

for i in range(0, len(x)):
 gpdf.append(list())
 gpdf[i].append(x[i])
 gpdf[i].append(y[i])

for i in range(0, len(w)):
 gpdf2.append(list())
 gpdf2[i].append(z[i])
 gpdf2[i].append(w[i])

g.plot(gpdf, gpdf2)
raw_input('Please press return to continue...\n') 

作業完成！

結論，Python 真的是好物阿！如果有寫其他程式語言的經驗，Python 是相當好學的東西！