终端中的Python ASCII绘图
使用Octave，我可以将数组打印到终端，例如，使用函数终端中的Python ASCII绘图,python,matplotlib,Python,Matplotlib,使用Octave，我可以将数组打印到终端，例如，使用函数x^2的值打印数组，在我的终端中会得到以下输出： 10000 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++ ++ + + + + ++ |+ : : : :
x^2 10000 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
++ + + + + ++
|+ : : : : +|
|++ : : : : ++|
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
8000 ++.+..................................................+.++
| ++ : : : : ++ |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
6000 ++....++..........................................++....++
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| ++: : : :++ |
4000 ++........++..................................++........++
| + : : + |
| ++ : : ++ |
| :++ : : ++: |
| : ++ : : ++ : |
| : ++ : : ++ : |
2000 ++.............++........................++.............++
| : ++ : : ++ : |
| : +++ : : +++ : |
| : ++ : : ++ : |
| : +++: :+++ : |
+ + ++++ ++++ + +
0 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
0 20000 40000 60000 80000 100000
是否有某种方法可以在Python中执行类似的操作，特别是使用matplotlib？bashplotlib似乎提供了一些这方面的功能，但与Octave的产品相比，它似乎非常基本。如果您仅限于matplotlib，目前的答案是否定的。目前，matplotlib有很多，但ASCII不是其中之一。正如@Benjamin Barenblat所指出的，目前无法使用matplotlib。如果您真的想使用纯python库，可以检查。然而，正如我在上文中所评论的，我将使用所建议的，例如所讨论的 要直接从python使用gnuplot，您可以使用（我还没有测试过这个），或者使用带有脚本接口的gnuplot。后者可以实现（如建议的）如下：
将numpy导入为np
x=np.linspace（0,2*np.pi，10）
y=np.sin（x）
导入子流程
gnuplot=subprocess.Popen（[“/usr/bin/gnuplot”]，
stdin=子流程（管道）
gnuplot.stdin.write（“set term dumb 79 25\n”）
gnuplot.stdin.write（“使用1:2标题“Line1”和linespoints绘制“-”）
对于拉链中的i，j（x，y）：
gnuplot.stdin.write（“%f%f\n”%（i，j））
gnuplot.stdin.write（“e\n”）
gnuplot.stdin.flush（）
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..您也可以尝试Sympy的
TextBackendtextplotfrom sympy import symbols
from sympy.plotting import textplot
x = symbols('x')
textplot(x**2,0,5)
24.0992 | /
| ..
| /
| ..
| ..
| /
| ..
| ..
12.0496 | ---------------------------------------..--------------
| ...
| ..
| ..
| ...
| ...
| ...
| .....
| .....
0 | .............
0 2.5 5
如果您只需要快速概览，并且x轴的间距相等，您也可以自己进行一些快速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（sin（x）+1）*20gnuplotgnuplotlibpip install termplotlib
将termplotlib导入为tpl
进口numpy
x=numpy.linspace（0，2*numpy.pi，10）
y=numpy.sin（x）
图=tpl.图（）
图（x，y，label=“data”，宽度=50，高度=15）
图2（图3）
另一种选择是
drawilleplotpip3安装drawilleplot
导入matplotlib
matplotlib.use（'module://drawilleplot')
def（t）：
返回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.图（）
小地块（211）
平面图（t1，f（t1），‘bo’，t2，f（t2），‘k’）
小地块（212）
plt.plot（t2，np.cos（2*np.pi*t2），‘r--’）
plt.show（）
plt.close（）
sudo-H pip安装plotext
导入plotext.plot作为plx
将numpy作为np导入
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.散射（x，y，行=17，列=70）
plx.显示（清除=0）
showclear=True该软件包已经在Ubuntu 16上进行了测试，在那里它可以完美地工作。未来可能的开发（根据要求）可能涉及对Python2和其他图形界面（如Jupiter）的扩展。您可以像往常一样在matplotlib中进行打印，并将其显示为ascii文本（彩色或灰色） 使用 我在终端上以很高的分辨率显示了我自己的图片，你们只需要把终端缩小到足够的范围。
您介意使用python控制的gnuplot吗？@Jakob我对它的工作原理很感兴趣。我没有使用gnuplot的ascii模式，但从本页看，它与您想要的类似：如果您想使用python控制的gnuplot，您可以让python为gnuplot编写一个脚本文件，然后使用subprocess在您刚刚编写的脚本文件上调用gnuplot。不太优雅，但它应该可以工作。这很好，但我如何用它（或任意值列表）而不是参数函数绘制时间序列？sympy/texplot支持这样的东西吗？我不知道，我从来没有用过那种方式。可能有一种变通方法定义了一个函数，该函数返回作为“时间序列”的值。最后一行应替换为：
gnuplot.stdin.write（“exit\n”）；gnuplot.stdin.flush（）；gnuplot.wa
pip install termplotlib
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
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡖⠖⠲⢖⣶⠲⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠲⠲⡄
⠀⠀⠀1.0⠀⠀⠉⡇⠀⠀⠘⢿⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
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⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⣧⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
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⠀⠀⠀0.5⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⣴⣶⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣸⠿⠋⠉⣿⣷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢹⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣴⣧⠀⠀⠀⠀⠹⣄⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣤⣤⣶⣤⣄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
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⠀⠀⠀0.0⠀⠀⠈⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢻⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣼⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢹⣶⡄⠀⠀⠀⠀⣾⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠹⠿⣷⣶⣶⣶⣿⡿⠿⠉⠁⠉⠀⠀⠈⠉⠛⠙⠟⠻⠿⠿⠟⠿⠛⠟⠙⠋⠉⠉⠋⠙⠋⠛⠙⠛⠻⠟⠻⠛⠿⠛⠛⠛⠋⠛⠁⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⣧⡀⠀⠀⠀⠀⢺⡿⠂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠙⣷⣦⣤⣼⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠁⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⢿⠃⠀⠀⠀⠀⡟⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠛⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡇⠀⠀⢀⣼⡁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−0.5⠀⠀⠀⠀⠰⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣽⣦⠀⣸⠛⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠙⢿⠷⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠉⠋⠟⠙⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠛⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠙⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠙⠏⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠟⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠙⠙⠏⠋⠉⠉⠁
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀0⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀1⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀2⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀3⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀4⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀5
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡖⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⠒⡆
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⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⢓⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠁⠀⠀⠀⢤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⠃⠀⠀⠀⠳⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⢡⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠁⠀⠀⠀⢦⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠁⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠤⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠀⠀⠠⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡛⠀⠀⠀⠀⠸⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡖⠀⠀⠀⠀⢈⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡉⠀⠀⠀⠀⠰⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠏⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀0.5⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠅⠀⠀⠀⠀⠀⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢐⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠆⠀⠀⠀⠀⠀⣁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠁⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣬⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡈⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠾⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
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⠀⠀⠀0.0⠀⠀⠘⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢛⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢨⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠳⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢶⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡌⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠨⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠛⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢘⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡋⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠖⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣅⠀⠀⠀⠀⠀⠐⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⢠⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣃⠀⠀⠀⠀⠀⢀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣆⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢠⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⠀⠀⠀⠀⠀⣨⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢨⡀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⣴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢙⠀⠀⠀⠀⠀⡘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠀⠀⠴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−0.5⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠃⠀⠀⠀⢀⡅⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡅⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠇⠀⠀⠀⢀⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⡃⠀⠀⠀⢀⡃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡆⠀⠀⠀⠠⠆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠙⠀⠀⠀⣨⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢩⡀⠀⠀⠸⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠰⠀⠀⠀⣴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢙⠀⠀⠀⡘⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢰⠀⠀⠀⠴⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢃⠀⢠⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢥⠀⠰⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠧⠀⢠⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢃⠀⣀⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢦⠀⠰⠂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⡇
−1.0⠀⠀⠀⠀⠲⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠓⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠐⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠓⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠁⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠚⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⡇
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠉⠋⠉⠉⠉