Kotlin - 如何使用 GraphView 以图形方式绘制数学函数?
Kotlin - How can a math function be graphically plotted using GraphView?
我有以下函数,它是正态分布的公式,我的目标是使用 GraphView 库绘制它。
好吧,我有以下内容:
- Id -- 情节
code kotlin
class ExampleActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var series1: LineGraphSeries<DataPoint>
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_example)
series1 = LineGraphSeries<DataPoint>()
val media = 8.0
val sd = 2.0
fun linspace(start: Double, stop: Double, num: Int) = Array(num) { start + it * ((stop - start) / (num - 1)) }
val x1 = linspace(media - 3*sd, media + 3*sd, 10)
val normal = NormalDistribution(media,sd)
for (i in x1){
val y = normal.cumulativeProbability(i)
series1.appendData(DataPoint(i,y),false,x1.size)
}
plot.viewport.isXAxisBoundsManual = true
plot.viewport.setMaxX(20.0)
plot.viewport.isYAxisBoundsManual = true
plot.viewport.setMaxY(2.0)
//plot.viewport.isScalable = true
plot.addSeries(series1)
}
}
结果
这个很奇怪,在python我用的一样,结果更完整,我给你看。
code python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import math
mu = 8
sigma = 2
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10)
print(np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10))
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma))
plt.show()
结果python
Info
kotlin 代码
val x1 = linspace(media - 3*sd, media + 3*sd, 10)
==
代码Python
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10)
你能帮帮我吗,我需要补充什么?
看起来 python 示例正在绘制 .pdf
"probability density function",而 kotlin 示例正在绘制 .cumulativeProbability
,这本质上是 PDF 的积分。您很可能希望改用 .density
方法。
我有以下函数,它是正态分布的公式,我的目标是使用 GraphView 库绘制它。 好吧,我有以下内容:
- Id -- 情节
code kotlin
class ExampleActivity : AppCompatActivity() {
lateinit var series1: LineGraphSeries<DataPoint>
override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
super.onCreate(savedInstanceState)
setContentView(R.layout.activity_example)
series1 = LineGraphSeries<DataPoint>()
val media = 8.0
val sd = 2.0
fun linspace(start: Double, stop: Double, num: Int) = Array(num) { start + it * ((stop - start) / (num - 1)) }
val x1 = linspace(media - 3*sd, media + 3*sd, 10)
val normal = NormalDistribution(media,sd)
for (i in x1){
val y = normal.cumulativeProbability(i)
series1.appendData(DataPoint(i,y),false,x1.size)
}
plot.viewport.isXAxisBoundsManual = true
plot.viewport.setMaxX(20.0)
plot.viewport.isYAxisBoundsManual = true
plot.viewport.setMaxY(2.0)
//plot.viewport.isScalable = true
plot.addSeries(series1)
}
}
结果
这个很奇怪,在python我用的一样,结果更完整,我给你看。
code python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import math
mu = 8
sigma = 2
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10)
print(np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10))
plt.plot(x, stats.norm.pdf(x, mu, sigma))
plt.show()
结果python
Info
kotlin 代码
val x1 = linspace(media - 3*sd, media + 3*sd, 10)
==
代码Python
x = np.linspace(mu - 3*sigma, mu + 3*sigma, 10)
你能帮帮我吗,我需要补充什么?
看起来 python 示例正在绘制 .pdf
"probability density function",而 kotlin 示例正在绘制 .cumulativeProbability
,这本质上是 PDF 的积分。您很可能希望改用 .density
方法。