余姿函的學習歷程 - 中華科技大學數位化學習歷程

https://colab.research.google.com/drive/1zbHMz31MiTlJSBKkKp689dRDltYmQuXH?usp=share_link
#範例3-6：如何把圖形存檔成p3-6.png

#1101AD004 余姿函 2022/9/18

#指令：plt.savefig('p3-6.png')

#注意：這是matplotlib.pyplot函數庫指令，故必須先import
#顯示每人寵物數量（座標軸 = ax1)
df.plot(ax=ax1, kind='bar',x='name',y='num_pets',color='red')
#顯示每人的小孩數量（座標軸 = ax1)
df.plot(ax=ax1, kind='line',x='name', y='num_children',color='green')
#兩個圖組，一起存檔
#plt.show()
plt.savefig('p3-6.png')

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({

    'name':['john','mary','peter','jeff','bill','lisa','jose'],

    'age':[23,78,22,19,45,33,20],

    'gender':['M','F','M','M','M','F','M'],

    'state':['california','dc','california','dc','california','texas','texas'],

    'num_children':[2,1,0,3,2,1,4],

    'num_pets':[2,1,2,3,2,2,3]

})

# gca 代表取得目figure前坐標軸 axis（gca = get current figure）

ax1 = plt.gca()

#範例5-11：兩個平面向量的內積，外積

#1101AD004余姿函10/23

#內積=a.b = a在b方向的投影長度 × b長度 = 長度值

#外積=axb = 與a,b都垂直的法向量 = 一維向量

import numpy as np

a = np.array([3,4,2])

print('a= row vector=',a)

b = np.array([5,-1,3])

#b = np.array([[2,-1,3]]).T

print('b=column vector=\n', b)

#(1).內積=a.b = a在b方向的投影長度 × b長度 = 長度值

#numpy 的內積函數 = a.b =  np.dot(a,b) = a.dot(b)

c = np.dot(a,b)

print('內積=axb=a.dot(b)=np.dot(a,b)=',c)

#外積=axb = 與a,b都垂直的法向量 = 一維向量 = (8,1,-5)

#這個外積的長度 = axb圍起來的平行四邊形面積

#numpy 的外積函數 = np.cross(a,b) = a.cross(b)

d = np.cross(a,b)

print('外積=axb=a.cross(b)=np.cross(a,b)=',d)

a= row vector= [3 4 2] b=column vector= [ 5 -1 3] 內積=axb=a.dot(b)=np.dot(a,b)= 17 外積=axb=a.cross(b)=np.cross(a,b)= [ 14 1 -23]

#範例4-5：顯示兩個分割圖形

#1101AD004余姿函10/23

import plotly.graph_objects as go

from plotly.subplots import make_subplots

#設定分割圖：一列，兩欄

fig = make_subplots(rows=1, cols=2)

#在第一列，第一欄顯示scatter

#fig.add_trace(go.Scatter(y=[3, 2, 1], mode="lines"), row=1, col=1)

fig.add_scatter(y=[3, 2, 1], mode="lines", row=1, col=1)

#在第一列，第二欄顯示bar圖

#fig.add_trace(go.Bar(y=[1, =2, 3]), row=1, col=2)

fig.add_bar(y=[1, 2, 3], row=1, col=2)

#在jupyter執行 

fig.show()

#在spider執行

fig.write_html('exp4-5.html', auto_open=True)

3. 來畫函數的圖形