過去作研究時,為了要看清楚數據的結果是不是與我們所想的一樣,我們會把數值轉成圖表的方式展示,這比起看到 1,2,4.0,8,... 的數字能更快速了解答案的正確與否。
因為以前都是用 matlab 作研究,所以生圖表時,是在單機上生成一個圖檔來看,若不用 matlab 也可以,把生成的數據倒給 gnuplot 一樣可行,或者是直接用 GNU Octave 也成。
我們現在都是用 python 了,而在 python 上也有十分優秀的圖表函式庫 matplot 可以用。
只不過,現在不只是要求數學程式化,我們也要作模式商業化,一個可行的解題方式,我們要讓使用者方便使用,最簡單的方法是讓它變成網站。這時候使用 matplot 就有點麻煩了。
如果可以使用 google chart api ,就會比較輕鬆,而且流量還可以丟過 google 處理。只不過,機密的數據還是不要透過 GET 方法讓 Proxy 儲存到,這時候,還是用 matplot 吧!
打個廣告,歡迎有程式設計能力且數學(離散、管理數學、統計)底子好的人才來我們 lab 唸碩博士,我們 lab 的目標主要是用資訊技術讓工程的品質、生產力提高。考試科目有營建管理概論、工程經濟/工程統計,基本上,我在土木系的大學部也只學過營建管理概論(三學分),工程經濟/工程統計是得自己另外唸的。
轉移公告
計劃把 http://blog.hoamon.info/ 文章全部轉移至 http://www.hoamon.info/blog/ 這裡,而本 Blogger 站台的文章近 500 篇,我預計在 2014-12-31 前移轉完畢,完成後 http://blog.hoamon.info/ 將只作代轉服務,一律把舊連結如 http://blog.hoamon.info/index.html 轉成 http://www.hoamon.info/blog/index.html ,敬請舊雨新知互相走告。
何岳峰 敬上
訂閱:
張貼留言 (Atom)
你可以用GNU Octave,它早就把Gnuplot整合進去了
回覆刪除感謝補充。
回覆刪除