plt.xticks(np.arange(,))
#범위 지정해줌
#밑에 식과 같이 작성해야 함. 셀을 분리해서 작성하면 화면 분리됨
plt.xticks(np.arange(x,y))
plt.yticks(np.arange(x,y))plt.xlim, plt.ylim
#데이터 범위 지정
plt.xlim(-4, 2)
plt.ylim(0, 4)plt.axvline()
- 축을 따라 수평선 작성
plt.axvline(x=0,ylim=0,ymax=1)
x : 수직선을 배치할 데이터 좌표x 위치
ylim : y축의 시작 위치, 0과 1사이의 값을 사용, 0을 축의 하단, 1은 축의 상단
ymax :수직선 y축의 끝 위치, 0과 1 사이의 값을 취합니다. 0은 축의 맨 아래, 1은 축의 맨 위
plt.axvline(0, 0, 1, color='lightgray', linestyle='--', linewidth=1)
matplotlib.pyplot.화살표 (x,y,dx,dy)
- x,y 화살표 밑면의 좌표
- dx, dy : x 및 y 방향을 따른 화살표의 길이 #벡터는 화살표의 길이로 크기를 나타냄
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.arrow.html
import matplotlib.pyplot as plt
v1 = [2, 1]
#벡터는 계산을 제외하고는 원점에서 시작
#head_with = float 또는 없음, 기본값: 3*with : 전체 화살촉의 총 너비입니다.
#v1[0] = x좌표 2
#v1[1] = y좌표 1
plt.arrow(0,0,v1[0], v1[1], head_width=0.1, color='#790D90')
#글씨 위치 입력
plt.text(2.2, 1.1, 'v1')#벡터는 행렬이므로 계산을 하기 위해 array로 바꿔줘서 수학적인 계산이 가능하게 함.
w1 = np.array(v1)*2벡터의 스칼라곱(실수배)
벡터의 실수배 연산을 벡터에 스칼라를 곱한다.
벡터 : 크기와 방향을 갖는 물리량
스칼라 : 크기만 갖는 물리량
링크텍스트
np.dot 벡터의 내적 구하기
#np.dot을 사용하지 않을 경우에는
#벡터값
v1 = [2, 1]
v2 = [-3, 2]
#벡터 계산할 수 있도록 array로 배열
arr_v1 = np.array(v1)
arr_v2 = np.array(v2)
#각각 곱하기
arr_v1 * arr_v2
>> array([-6, 2])# 벡터내적계산하는 방법을 알고 있어야 함.
(arr_v1 * arr_v2).sum()
>> -4#np.dot()으로 벡터의 내적 구하기
np.dot(v1, v2)
>> -4