correct day18 homework and upload day19 homework

Author: alvinhuu

D18_matplotlib/homework.py

@@ -10,8 +10,14 @@
 #Correction
 #畫出完整的 cos 圖形
 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
-y_cos = np.cos(x)
-plt.plot(x, y_cos)
+y = np.cos(x)
+# or
+x = np.arange(0,180)
+y = np.cos(2*x*np.pi/180.0)
+#角度轉弧度
+x = np.deg2rad(x)
+
+plt.plot(x, y)
 
  # 照需要寫入x 軸和y軸的 label 以及title	
 plt.xlabel("x-axis") 
@@ -27,12 +33,16 @@
 plt.title("Scatter plot")
 plt.scatter(X, Y, color = 'gold')
 #correction
+#這邊是做三角函數的運算，把資料分成四個值, 用arc tangent把Y X 轉換成0~1的浮點數,剛好這些浮點數會對應到scatter裡面的色碼錶
 T = np.arctan2(Y,X)
-plt.scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5)
+#https://matplotlib.org/3.3.3/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html
+#alpha:  範圍從 0 - 1，數字越大代表越透明
+plt.scatter(X,Y, s=75, c=T, alpha=.5)   
+#設定各個軸的極限
 plt.xlim(-1.5,1.5)
 plt.ylim(-1.5,1.5)
 
-# 如果要存成圖形檔:
+# 如果要存成圖形檔: 
 # 把 pyplot.show() 換成下面這行:
 plt.savefig("Scatter.png",dpi=300,format="png")
 plt.show()

D19_differentFig/homework.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import pandas as pd  
+import matplotlib.pyplot as plt  #https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
+import numpy as np
+
+# 條型圖：Bar Plots
+
+# 長條圖主要用來呈現兩個維度的資料，一個為X軸另一個則為Y軸(當然這邊指的是二維的狀況，較為常見)
+# 主要用來呈現兩個維度的資料
+# 問題：嘗試通過添加紅色條形標籤重現右側的圖形。
+plt.axes([0.1,0.1,.5,.5], facecolor='red')
+# Set locations and labels
+plt.xticks([]), plt.yticks([])
+plt.text(0.1,0.1, 'axes([0.1,0.1,.5,.5])',ha='left',va='center',size=16,alpha=.5)
+plt.show()
+
+# 軸圖進階
+
+# 但是可以將圖放置在圖中的任何位置。因此，如果要在較大的圖中放置較小的圖，則可以使用軸。
+# 特別提醒：tick 刻度線定位器
+# 問題：使用 tick
+
+
+ #配置12 組 Bar
+n = 12 
+X = np.arange(n)
+
+ #給定數學運算式
+Y1 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)
+Y2 = (1-X/float(n)) * np.random.uniform(0.5,1.0,n)
+
+#指定上半部繪製區域, 給定 Bar 顏色, 邊界顏色, https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html
+plt.bar(X, +Y1, facecolor='red', edgecolor='white')
+# +Y 指的是 XY 四象限的第一象限
+plt.bar(X, -Y2, facecolor='#1111ff', edgecolor='white')
+
+
+ #設定繪圖圖示區間
+for x,y in zip(X,Y1):
+    plt.text(x+0.4, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')
+
+ #設定Y軸區間
+plt.ylim(-1.25,+1.25)
+plt.show()