终端中的Python ASCII图
使用Octave我可以将数组绘制到终端，例如，绘制一个带有函数x^2值的数组，在我的终端中输出：
10000 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
++ + + + + ++
|+ : : : : +|
|++ : : : : ++|
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
8000 ++.+..................................................+.++
| ++ : : : : ++ |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
6000 ++....++..........................................++....++
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| ++: : : :++ |
4000 ++........++..................................++........++
| + : : + |
| ++ : : ++ |
| :++ : : ++: |
| : ++ : : ++ : |
| : ++ : : ++ : |
2000 ++.............++........................++.............++
| : ++ : : ++ : |
| : +++ : : +++ : |
| : ++ : : ++ : |
| : +++: :+++ : |
+ + ++++ ++++ + +
0 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
0 20000 40000 60000 80000 100000
我有什么方法可以在Python中做类似的事情，特别是使用matplotlib？ bashplotlib似乎提供了一些这样的功能，但与Octave的产品相比似乎相当基本。
10 个答案:
答案 0 :(得分：20)
正如@Benjamin Barenblat所指出的，目前没有办法使用matplotlib。如果您真的想使用纯python库，可以查看ASCII Plotter。但是，正如我在上面评论的那样，我会按照建议使用gnuplot，例如在this问题中。
要直接从python使用gnuplot你可以使用Gnuplot.py（我还没有测试过这个）或者使用gnuplot和脚本界面。后者可以实现（如建议here），如：
import numpy as np
x=np.linspace(0,2*np.pi,10)
y=np.sin(x)
import subprocess
gnuplot = subprocess.Popen(["/usr/bin/gnuplot"],
stdin=subprocess.PIPE)
gnuplot.stdin.write("set term dumb 79 25\n")
gnuplot.stdin.write("plot '-' using 1:2 title 'Line1' with linespoints \n")
for i,j in zip(x,y):
gnuplot.stdin.write("%f %f\n" % (i,j))
gnuplot.stdin.write("e\n")
gnuplot.stdin.flush()
这给出了一个类似
的图 1 ++--------+---A******---------+--------+---------+---------+--------++
+ + ** +A* + + + Line1 **A*** +
0.8 ++ ** * ++
| ** ** |
0.6 ++ A * ++
| * * |
0.4 ++ * ++
| ** A |
0.2 ++* * ++
|* * |
0 A+ * A ++
| * * |
-0.2 ++ * * ++
| A* ** |
-0.4 ++ * * ++
| ** * |
-0.6 ++ * A ++
| * ** |
-0.8 ++ ** ++
+ + + + + A****** ** + +
-1 ++--------+---------+---------+--------+--------A+---------+--------++
0 1 2 3 4 5 6 7
可以找到一些样式选项，例如here
答案 1 :(得分：16)
您也可以尝试使用Sympy的TextBackend绘图，请参阅doc。或者只使用textplot。
这是一个例子
from sympy import symbols
from sympy.plotting import textplot
x = symbols('x')
textplot(x**2,0,5)
输出
24.0992 | /
| ..
| /
| ..
| ..
| /
| ..
| ..
12.0496 | ---------------------------------------..--------------
| ...
| ..
| ..
| ...
| ...
| ...
| .....
| .....
0 | .............
0 2.5 5
答案 2 :(得分：10)
如果您只需要快速浏览并且x轴间距相等，您也可以自己做一些快速的ascii输出。
In [1]: y = [20, 26, 32, 37, 39, 40, 38, 35, 30, 23, 17, 10, 5, 2, 0, 1, 3,
....: 8, 14, 20]
In [2]: [' '*(d-1) + '*' for d in y]
Out[2]:
[' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
' *',
'*',
'*',
' *',
' *',
' *',
' *']
如果您的y - 数据不是整数，请偏移并缩放它们，使它们处于可行的范围内。例如，上述数字基本上是( sin(x)+1 )*20。
答案 3 :(得分：10)
由于答案很少，因此gnuplot是一个很好的选择。
但是，不需要调用gnuplot子进程，使用python gnuplotlib库可能要容易得多。
示例（来自：https://github.com/dkogan/gnuplotlib）：
>>> import numpy as np
>>> import gnuplotlib as gp
>>> x = np.linspace(-5,5,100)
>>> gp.plot( x, np.sin(x) )
[ graphical plot pops up showing a simple sinusoid ]
>>> gp.plot( (x, np.sin(x), {'with': 'boxes'}),
... (x, np.cos(x), {'legend': 'cosine'}),
... _with = 'lines',
... terminal = 'dumb 80,40',
... unset = 'grid')
[ ascii plot printed on STDOUT]
1 +-+---------+----------+-----------+-----------+----------+---------+-+
+ +|||+ + + +++++ +++|||+ + +
| |||||+ + + +|||||| cosine +-----+ |
0.8 +-+ |||||| + + ++||||||+ +-+
| ||||||+ + ++||||||||+ |
| ||||||| + ++||||||||| |
| |||||||+ + ||||||||||| |
0.6 +-+ |||||||| + +||||||||||+ +-+
| ||||||||+ | ++||||||||||| |
| ||||||||| + ||||||||||||| |
0.4 +-+ ||||||||| | ++||||||||||||+ +-+
| ||||||||| + +|||||||||||||| |
| |||||||||+ + ||||||||||||||| |
| ||||||||||+ | ++||||||||||||||+ + |
0.2 +-+ ||||||||||| + ||||||||||||||||| + +-+
| ||||||||||| | +||||||||||||||||+ | |
| ||||||||||| + |||||||||||||||||| + |
0 +-+ +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ +-+
| + ||||||||||||||||||+ | ++|||||||||| |
| | +||||||||||||||||| + ||||||||||| |
| + ++|||||||||||||||| | +|||||||||| |
-0.2 +-+ + ||||||||||||||||| + ||||||||||| +-+
| | ++||||||||||||||+ | ++||||||||| |
| + ||||||||||||||| + ++|||||||| |
| | +|||||||||||||| + ||||||||| |
-0.4 +-+ + ++||||||||||||+ | +|||||||| +-+
| + ||||||||||||| + ||||||||| |
| | +|||||||||||+ + ++||||||| |
-0.6 +-+ + ++|||||||||| | +||||||| +-+
| + ||||||||||| + ++|||||| |
| + +|||||||||+ + ||||||| |
| + ++|||||||| + +++||||| |
-0.8 +-+ + + ++||||||+ + + +||||| +-+
| + + +|||||| + + ++|||| |
+ + + ++ ++|||++ + + ++ + + ++||| +
-1 +-+---------+----------+-----------+-----------+----------+---------+-+
-6 -4 -2 0 2 4 6
答案 4 :(得分：7)
我刚刚发布了asciiplotlib，希望可以使您的生活更加轻松。对于线图，您需要安装gnuplot和termiplot，
pip3 install asciiplotlib
此后，仅用
生成线图import asciiplotlib as apl
import numpy
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 10)
y = numpy.sin(x)
fig = apl.figure()
fig.plot(x, y, label="data", width=50, height=15)
fig.show()
1 +---------------------------------------+
0.8 | ** ** |
0.6 | * ** data ******* |
0.4 | ** |
0.2 |* ** |
0 | ** |
| * |
-0.2 | ** ** |
-0.4 | ** * |
-0.6 | ** |
-0.8 | **** ** |
-1 +---------------------------------------+
0 1 2 3 4 5 6 7
答案 5 :(得分：5)
如果您受限于matplotlib，答案目前是否定的。目前，matplotlib有许多backends，但ASCII不是其中之一。
答案 6 :(得分：4)
另请参见：asciichart（在Node.js，Python，Java，Go和Haskell中实现）
答案 7 :(得分：4)
检查软件包plotext，该软件包允许使用python3在终端上直接绘制数据。它非常直观，因为其用法与 matplotlib 软件包非常相似。
这是一个基本示例：
您可以使用以下命令进行安装：
sudo -H pip install plotext
对于matplotlib，主要功能是散点图（用于单点），图（用于线连接的点）和 show （在终端上实际打印图）。可以很容易地指定绘图尺寸，点和线型以及显示轴，数字刻度和最终方程式的任何内容，这些用于将绘图坐标转换为原始实数值。
以下是产生以上所示图的代码：
import plotext.plot as plx
import numpy as np
l=3000
x=np.arange(0, l)
y=np.sin(4*np.pi/l*np.array(x))*np.exp(-0.5*np.pi/l*x)
plx.scatter(x, y, rows = 17, cols = 70)
plx.show(clear = 0)
clear=True中的选项show用于在绘制之前清除端子：例如，在绘制连续数据流时，这很有用。
此处显示绘制连续数据流的示例：
package description提供了有关如何自定义图的更多信息。 该软件包已经在Ubuntu 16上进行了完美的测试。未来可能的开发（应要求）可能涉及到python2和其他图形界面（例如jupiter）的扩展。如果您在使用它时遇到任何问题，请告诉我。谢谢。
我希望这能回答您的问题。
答案 8 :(得分：2)
您可以像往常一样在 matplotlib 中绘图并将其显示为 ascii 文本（彩色或灰色） 使用matplotlib2terminal.py
我在终端中以非常高的分辨率显示了我自己的图片，您只需要足够缩小终端即可。
答案 9 :(得分：0)
另一种替代方法是drawilleplot软件包。
https://github.com/gooofy/drawilleplot
pip3 install drawilleplot
我发现这是一个非常不错的方法，因为您只需更改Matplotlib后端即可启用它。
import matplotlib
matplotlib.use('module://drawilleplot')
之后，可以像平常一样使用Matplotlib。
这里是README包中的一个示例（请注意，绘图看起来比这里粘贴的要好。）
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure()
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()
plt.close()
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡖⠖⠲⢖⣶⠲⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠲⠲⡄
⠀⠀⠀1.0⠀⠀⠉⡇⠀⠀⠘⢿⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⣧⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⢾⣷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣧⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠤⡇⠀⠀⠀⠀⠀⢹⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀0.5⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⣴⣶⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣸⠿⠋⠉⣿⣷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢹⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣴⣧⠀⠀⠀⠀⠹⣄⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣤⣤⣶⣤⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡟⠁⠀⠀⠀⠀⠘⠿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣾⣿⠛⠉⠉⠛⢻⣶⣆⣀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⣴⣴⣶⣶⣷⣶⣦⣤⣄⣄⣀⡀⣀⠀⣀⣀⣄⣤⣤⣶⣤⣦⣤⣤⣤⣄⣤⣀⣀⣠⣀⣀⣠⣄⣤⣤⣤⣀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀0.0⠀⠀⠈⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢻⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢹⣶⡄⠀⠀⠀⠀⣾⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠹⠿⣷⣶⣶⣶⣿⡿⠿⠉⠁⠉⠀⠀⠈⠉⠛⠙⠟⠻⠿⠿⠟⠿⠛⠟⠙⠋⠉⠉⠋⠙⠋⠛⠙⠛⠻⠟⠻⠛⠿⠛⠛⠛⠋⠛⠁⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⣧⡀⠀⠀⠀⠀⢺⡿⠂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠙⣷⣦⣤⣼⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠁⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⢿⠃⠀⠀⠀⠀⡟⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠛⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡇⠀⠀⢀⣼⡁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−0.5⠀⠀⠀⠀⠰⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣽⣦⠀⣸⠛⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠙⢿⠷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠉⠋⠟⠙⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠛⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠙⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠙⠏⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠙⠙⠏⠋⠉⠉⠁
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀0⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀1⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀2⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀3⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀4⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀5
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡖⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡆
⠀⠀⠀1.0⠀⠀⠉⡇⠀⠀⠀⠙⢂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠌⠉⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⠊⠘⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠆⠙⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⠋⠑⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠠⠆⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠠⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡚⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡖⠀⠀⠈⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠰⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠞⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⢓⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠁⠀⠀⠀⢤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⠃⠀⠀⠀⠳⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⢡⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠁⠀⠀⠀⢦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠁⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠤⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠀⠀⠠⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡛⠀⠀⠀⠀⠸⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡖⠀⠀⠀⠀⢈⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡉⠀⠀⠀⠀⠰⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠏⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀0.5⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠅⠀⠀⠀⠀⠀⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢐⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠆⠀⠀⠀⠀⠀⣁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠁⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣬⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠾⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠐⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠠⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀0.0⠀⠀⠘⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢛⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢨⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠳⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢶⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠨⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡋⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠖⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣅⠀⠀⠀⠀⠀⠐⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣃⠀⠀⠀⠀⠀⢀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣆⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠀⠀⠀⠀⠀⣨⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢨⡀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⣴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢙⠀⠀⠀⠀⠀⡘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−0.5⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠃⠀⠀⠀⢀⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡅⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⢀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡃⠀⠀⠀⢀⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠠⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠙⠀⠀⠀⣨⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢩⡀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠀⠀⠀⣴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢙⠀⠀⠀⡘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢃⠀⢠⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢥⠀⠰⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠧⠀⢠⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢃⠀⣀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢦⠀⠰⠂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−1.0⠀⠀⠀⠀⠲⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠓⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠐⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠓⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠁⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠚⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉
在一个约100个字符宽的终端中，这些图看起来非常好
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