Python 3 - Lernen und professionell anwenden

Kapitel 30

Rechnen mit NumPy

886

Abb. 30.15: Nach Druck auf die rechte Schaltfläche wird der versteckte Text aus dem Bild

herausgeholt und im Textfenster dargestellt. (Der Text besteht nur aus kleinen

Buchstaben.)

30.19 Lösungen

Lösung 1

Lösung 2

Skript:

Nr. Operation

0

a = np.arange(8)

1

b = np.reshape(a, (2,4))

2

c = b.T

3

d = c[:2]

4

e = d.ravel()

5

f = e + np.ones((4,4), dtype=int)

6

g = e**2

# aufgabe_2.py

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

bins = np.arange(1,13)+0.5 #1

d1, d2 = np.random.randint(1, 7, (2, 100)) #2

plt.figure()

887

30.19

Lösungen

Erläuterung:

#1: Folge von Zahlen, die später im Histogramm Intervallgrenzen darstellen: 1.5, 2.5, ...

12.5

.

#2: Hier werden zwei Folgen von ganzen Zufallszahlen zwischen 1 und 6 gebildet.

#3: Zunächst werden für die 100 Würfe die Summen der beiden gewürfelten Zahlen gebil-

det und dann für jede dieser Zahlen festgestellt, in welchem der 12 Intervalle

[1.5, 2.5],

[2.5, 3.5], ..., [11.5, 12.5] sie vorkommt. Für jedes der 12 Intervalle zeigt ein senkrech-

ter Balken an, wie viele Würfelsummen in diesem Intervall liegen.

Lösung 3

Skript:

Erläuterung:

#1: Hier wird eine Folge ganzer Zahlen von 1 bis 24 erzeugt.

#2: Die angegebene Textdatei wird geöffnet und aus den Daten ein zweidimensionales Array

mit 6 Spalten und 24 Zeilen erzeugt. In jeder Zeile der Textdatei stehen sechs Zahlen, die

durch ein Semikolon getrennt sind.

plt.hist(d1 + d2, bins, facecolor="b") #3

plt.title("100 Würfe mit zwei Würfeln")

plt.grid(True)

plt.show()

# aufgabe_3.py

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

hours = np.arange(1, 25) #1

data = np.loadtxt("dmd2_17_07_2016.csv", delimiter=";") #2

no, no2, o3, fs, wg, wr = data.T #3

plt.figure()

plt.subplot(1, 2, 1) #4

plt.plot(hours, no + no2) #5

plt.title ("Stickstoffoxide (μg/m³)")

plt.xlabel("Uhrzeit")

plt.axis([1, 24, 0, 100]) #6

plt.subplot(1, 2, 2) #7

plt.plot(hours, o3)

plt.title ("Ozon (μg/m³)")

plt.xlabel("Uhrzeit")

plt.axis([1, 24, 0, 100])

plt.show()

Kapitel 30

Rechnen mit NumPy

888

#3: Bei der Transposition werden aus Spalten Zeilen. Das transponierte Array data.T hat

sechs Zeilen mit 24 Elementen. Das sind die Messwerte einer Kategorie, die zu jeder vollen

Stunde aufgenommen worden sind. Hier werden sechs eindimensionale Arrays erzeugt, die

aus diesen sechs Zeilen gebildet werden. Wir benötigen aber später nur die ersten drei

Arrays

no, no2 und no3.

#4: Mit den ersten beiden Argumenten von subplot() wird das Layout auf dem Bildschirm

festgelegt. Wir haben eine Zeile mit zwei Spalten, also zwei Plots nebeneinander. Das dritte

Argument ist die laufende Nummer des Diagramms, das in den folgenden Anweisungen

definiert wird.

#5: Auf der x-Achse sind die Uhrzeiten (1 bis 24), auf der y-Achse werden die Messwerte

(Summe der beiden Stickstoffoxid-Konzentrationen) dargestellt. Für alle anderen Aspekte

des Diagramms werden die Voreinstellungen übernommen.

#6: Hier wird die Skalierung der beiden Achsen festgelegt (kleinster und größter Wert auf

der x-Achse und kleinster und größter Wert auf der y-Achse). Das überlassen wir nicht der

Automatik. Dann kann man die beiden Diagramme besser vergleichen.

#7: Hier beginnt die Definition des zweiten Plots.

Lösung 4

Diese einfache Lösung geht davon aus, dass es eine feste Bilddatei mit dem Originalbild

gibt. Das veränderte Bild kann über einen Dialog frei gewählt werden und wird dann mit

dem Original verglichen.

Skript:

# stegano_find.py

from tkinter import *

from PIL import Image, ImageTk

import numpy as np

LETTERS = " abcdefghijklmnopqrstuvwxyzßäöü"

class App:

def __init__(self):

self.window = Tk()

self.label = Label(self.window)

self.label.pack()

self.text = Text(self.window,

width=50, height=5, wrap=WORD)

self.text.pack(anchor=W)

self.loadButton.pack(side=LEFT)

self.loadButton=Button(master=self.window,

text="Bild laden und Text finden",

command=self.load)

self.original = Image.open("Thailand_2.png") #1

w, h = self.original.size

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30.19

Lösungen

Erläuterung:

#1: Zum Originalbild (PIL.Image-Objekt) wird ein dreidimensionales Array gebildet.

#2: Über ein Dialogfenster wählt der Benutzer den Dateinamen eines Bildes. Falls der

Benutzer den Dialog abbricht, ist

filename leer und die Ausführung der Methode wird

abgebrochen

#3: Die Bilddatei wird geöffnet, ein PIL.Image-Objekt erzeugt und daraus schließlich ein

Array gebildet.

#4: Das geladene Bild wird (als tkinter.PhotoImage-Objekt) auf das Label gesetzt und

sichtbar gemacht.

#5: Auch zu dem Originalbild wird ein Array gebildet; denn wir wollen ja die effizienten

Array-Operationen verwenden.

self.imgTk = ImageTk.PhotoImage(self.original)

self.label.config(image=self.imgTk,

width=w, height=h)

self.window.mainloop()

def load(self):

filename = filedialog.askopenfilename() #2

if not filename:

return

img = Image.open(filename)

a = np.array(img) #3

self.imgTk = ImageTk.PhotoImage(img)

self.label.config(image=self.imgTk) #4

a_o = np.array(self.original) #5

if a.shape != a_o.shape: #6

self.text.insert(END, "Bild passt nicht!")

return

green_o = a_o[:,:,1].clip(max=215) #7

green = a[:,:,1] #8

numbers = (green - green_o).ravel() #9

self.text.delete(1.0, END) #10

secret = ""

for i in numbers: #11

secret += LETTERS[i]

if len(secret) > 3:

if secret[-3:] == " ":

self.text.insert(END, secret)

return

App()