#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # 信號與系統實習
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# 若想要在家中電腦執行以下程式，請前往 https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ 下載Anaconda Python 軟體
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# 實驗開始步驟：
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# (1)前往 https://github.com/htygithub/SS_EXP 點選右下角按鈕 "Download Zip"
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# (2)將 Zip 檔解壓縮至"我的文件"
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# (3)按下開始工具列->附屬應用程式->命令提示字元 來開啟命令列視窗
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# (4)於命令列鍵入 jupyter notebook 指令來開啟 Jupyter 視窗
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# (5)開啟Lesson_0_Scipy_intro.ipynb 開始以下實驗作答
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# # 實驗一: Numpy , Matplotlib 初見面 
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# 用滑鼠點選以下程式碼，並按下"Play"鈕執行看看結果<br>

# In[ ]:


#coding: utf-8
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,0])
plt.plot(x,'ro-')


# # 問題一
# (1)按加號新增一個"Markdown"區塊，描述你看到了什麼。 <br>
# (2)再按加號新增一個"code"區塊，嘗試畫出 "三個帽子"的波形<BR>
# (按加號後，點選 'Cell Toolbar' 左方是下拉式選單，選擇 CODE)
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# # 實驗二: Python 之資料顯示以及np 陣列
# 用滑鼠點選以下程式碼，並按下"Play"鈕執行看看結果<br>

# In[ ]:


#coding: utf-8
import numpy as np

t=np.arange(0,1,0.1)
print (t)
print ("這是 np.arange(0,1,0.1)的結果:" + str(t))
print ("加上一些換行字元\n\n\n" + "換行的結果是這樣\n")
t=np.arange(0,1,0.01)
print ("這是 np.arange(0,1,0.01)的結果:")
print (t)
sumt=sum(np.arange(0,10,1))
print ("\n\n\n這是 sum(np.arange(0,10,1))的結果:" +str(sumt))


# # 問題二
# 新增一個"Markdown"區塊，將以下問題之答案寫下來。<BR>
# (1)請推論 np.arange 這個函數的用處，以及三個輸入值的意義。<BR>
# (2)新增一個"code"區塊，利用python 程式碼，計算100以下偶數之總合。
# ****************************************************************************************
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# # 實驗三 : 弦波的頻率以及繪圖
# 用滑鼠點選以下程式碼，並按下"Play"鈕執行看看結果<br>

# In[ ]:


#coding: utf-8
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t=np.arange(0,1,0.01)
pi=np.pi
curve=np.sin(2*pi*10*t)
curve2=np.sin(2*pi*5*t)
plt.plot(t,curve,'b',t,curve2,'r')


# # 問題三
# 
# (1)假設橫軸時間單位為秒，請問curve及curve2各為幾Hz弦波(也就是在一秒內走了幾個週期)？<br>
# (新增一個"Markdown"區塊，回答此問題)<BR><BR>
# (2)又我們如何改變指令，畫出一個 3 Hz的Cosine波呢？<BR>
# (新增一個"CODE"區塊，回答此問題)
# ****************************************************************************************

# # 實驗四 : 影像以及RGB色彩
# 用滑鼠點選以下程式碼，並按下"Play"鈕執行看看結果<br>

# In[ ]:


#coding: utf-8
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array([0,0,0,1,1,1,1,0,0,0])
y=np.array([x,x,x,x,x,x,x,x,x,x])
print(y)
print(y.shape)
plt.figure(1)
plt.imshow(y,cmap='gray',interpolation='nearest')
y=np.array([x/5.,x/4.,x/3.,x/2.,x/1.,x,x,x,x,x])
plt.figure(2)
plt.imshow(y,cmap='gray',interpolation='nearest')


# # 問題四
# (1)請問y 矩陣的大小為何？<br>
# (2)試完成一個10x10的矩陣，顯示一個白色十字。
# (新增一個"CODE"區塊，回答此問題)
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# # 實驗五 :RGB色彩
# 用滑鼠點選以下程式碼，並按下"Play"鈕執行看看結果<br>

# In[ ]:


#coding: utf-8
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.array([0,0,0,1,1,1,1,0,0,0])
y=np.array([x,x,x,x,x,x,x,x,x,x])
z=np.zeros([10,10,3])
z[:,:,0]=y 
plt.figure(figsize=[15,5])
plt.subplot(1,4,1)
plt.imshow(z,interpolation='nearest')
#######################################
z=np.zeros([10,10,3])
z[:,:,1]=y
plt.subplot(1,4,2)
plt.imshow(z,interpolation='nearest')
#######################################
z=np.zeros([10,10,3])
z[:,:,2]=y
plt.subplot(1,4,3)
plt.imshow(z,interpolation='nearest')
#######################################
z=np.zeros([10,10,3])
z[:,:,0]=y
z[:,:,1]=y
plt.subplot(1,4,4)
plt.imshow(z,interpolation='nearest')


# # 問題五
# 以上範例是將紅光、綠光、藍光分別開至最大亮度 (數值1)<br>
# 若是將紅、綠、藍分別以1, 0.5, 0  來表示, 試著新增一組程式碼完成配色，並說明合成的顏色為？
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