[MITx: 6.00.1x] Introduction to Computer Science and Programming Using Python (Week 7)

สำหรับ Blog อันนี้เป็น Lecture สุดท้ายสำหรับในการเรียน หลังจากการเรียนที่ผมเขียนไปใน Blog ตอนที่แล้ว ในตอนนี้เรานำข้อมูลมาแสดงให้เห็นภาพ (Visualize) โดยนำข้อมูลมา Plot เป็นกราฟ โดยใช้ Library ตัว PyLab ครับ สำหรับการใช้เรานั้น เราต้อง import ข้อมูลก่อนครับ โดยใช้คำสั่ง ดังนี้

import pylab as plt
#เวลาใช้งาน ใช้ plt.<ชื่อ Method ได้เลย>

ลองกำหนด Sample Data กัน

• การกำหนด Sample Data ใน Class นี้ คุณ Eric Grimson พยายามเชื่อมโยงไปถึงบทที่แล้วครับ โดยใข้ Code ดังนี้

  mySamples = []
  myLinear = []
  myQuadratic = []
  myCubic = []
  myExponential = []
  
  for i in range(0, 30):
      mySamples.append(i)
      myLinear.append(i)
      myQuadratic.append(i**2)
      myCubic.append(i**3)
      myExponential.append(1.5**i)

Plot Graph กันเถอะ

• Version แรกครับ ใช้ Code แบบ Simple เลยครับ เอาให้มี Graph ขึ้นมาก่อนครับ โดยใช้ Code ดังนี้

  plt.plot(mySamples, myLinear)
  plt.plot(mySamples, myQuadratic)
  plt.plot(mySamples, myCubic)
  plt.plot(mySamples, myExponential)

• ผลลัพธ์ที่ได้
  
• จาก Version แรก พบปัญหา ดังนี้
  • Plot ของตัว Linear กับ Quadratic มันมองไม่เห็นเลยครับ เส้นมันทับกัน - ต้องมาปรับ Scale ใช้ตัว xlim กับ ylim มาช่วยก่อนทำการ Plot ครับ

    #Note
    #plt.xlim(start,end)
    #plt.ylim(start,end)
    
    #Example
    plt.ylim(0,1000)
    plt.plot(mySamples, myLinear)

  • ไม่รู้ว่าเส้นไหน เป็นการแสดงผลของข้อมูลอะไร - ใช้ Legend มาช่วย โดยเอาข้อมูลจาก Function Plot ตามที่ Highlight ได้ มาแสดงผลครับ
    
  • ยังขาดพวก Title - เติม title ดิ

    plt.title('Computational complexity of an algorithm')

  • ยังขาดพวก ข้อมูลที่บอกว่าแกน x แกน y ว่าเป็นการแสดงข้อมูลอะไรครับ - ใช้ Label ช่วย เช่น

    plt.xlabel('sample points')
    plt.ylabel('linear function')

• ลองมาดู Code รวมๆ กันครับ

  plt.xlabel('sample points')
  plt.ylabel('Order of growth')
  plt.ylim(0, 14000)
  plt.plot(mySamples, myLinear, label = 'Linear', linewidth = 2.0)
  plt.plot(mySamples, myQuadratic, label = 'Quadratic', linewidth = 2.0)
  plt.plot(mySamples, myCubic, label = 'cubic', linewidth = 2.0)
  plt.plot(mySamples, myExponential, label = 'Exponential', linewidth = 2.0)
  plt.legend()
  plt.title('Computational complexity of an algorithm')

• มาดูผลลัพธ์ที่ปรับกันครับ
  
• ข้อสังเกตุ 1: อยากแยก กราฟออกจากกัน ใช้ Figure ช่วยได้
  • Code ที่ทดสอบมี ดังนี้

    plt.figure('lin')
    plt.plot(mySamples, myLinear)
    plt.figure('quad')
    plt.plot(mySamples, myQuadratic)
    plt.figure('cube')
    plt.plot(mySamples, myCubic)
    plt.figure('expo')
    plt.plot(mySamples, myExponential)

  • ลองดูผลลัพธ์ที่ได้ ผมได้ลากลูกศรประกอบไว้ แล้ว แต่พื้นที่มันน้อยเลยไม่สามารถ Capture มาได้ทุกแบบครับ
    
• ข้อสังเกตุ 2: ปัญหา ใน Method Plot แรก คือ การกำหนดพื้นที่การเขียนครับ จาก Code ตัวอย่างคือ mySamples ตัว PyLab มันจองยาวจนกว่าจะปิดโปรแกรมครับ ถ้าอ้างอิงไม่ดีข้อมูลมาเขียนทับกันครับ ซึ่งสามารถแก้ไขแก้ไข โดยใช้คำสั่ง Clear ก่อน Plot ครับ

  plt.clf()
  #plot something
  plt.plot(mySamples, myLinear)

• ลองทำแบบอื่นๆบ้าง ตาม Code โดยคำอธิบายอยู่ใน Code ครับ

  #ข้อมูลจากอันแรก
  #กราฟอันที่ 1
  plt.figure('cube exp log')
  plt.clf()
  plt.plot(mySamples, myCubic, 'g--', label = 'cubic', linewidth = 2.0)
  plt.plot(mySamples, myExponential, 'r',label = 'exponential', linewidth = 4.0)
  #แสดงผลเป็น log ได้เป็น 10^x
  plt.yscale('log')
  #กล่องบอกว่า กราฟเส้นไหน แทนอะไร
  plt.legend()
  plt.title('Cubic vs. Exponential')
  
  #กราฟอันที่ 2
  plt.figure('cube exp linear')
  plt.clf()
  plt.plot(mySamples, myCubic, 'g--', label = 'cubic', linewidth = 2.0)
  plt.plot(mySamples, myExponential, 'r',label = 'exponential', linewidth = 4.0)
  #กล่องบอกว่า กราฟเส้นไหน แทนอะไร
  plt.legend()
  plt.title('Cubic vs. Exponential')
  

• ผลลัพธ์ที่ได้
  

สำหรับบทนี้ ผมต้องกลับมาใช้ตัว Anaconda ครับ ตัว repl.it ไม่ Support การแสดงผลของ Library PyLab ครับ อดไปเล่นผ่าน Tablet เลยยย และส่วนเนื้อหา ถ้าอยากรู้เพิ่มเติม ทางผู้สอนบอกว่ามีสอนใน Course [MITx: 6.00.2x] ครับ

Reference

• PyLab Example - http://matplotlib.org/2.0.1/examples/pylab_examples/index.html