With Octave I am able to plot arrays to the terminal, for example, plotting an array with values for the function x^2 gives this output in my terminal:
10000 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
++ + + + + ++
|+ : : : : +|
|++ : : : : ++|
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
8000 ++.+..................................................+.++
| ++ : : : : ++ |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
6000 ++....++..........................................++....++
| ++ : : : : ++ |
| + : : : : + |
| ++ : : : : ++ |
| ++: : : :++ |
4000 ++........++..................................++........++
| + : : + |
| ++ : : ++ |
| :++ : : ++: |
| : ++ : : ++ : |
| : ++ : : ++ : |
2000 ++.............++........................++.............++
| : ++ : : ++ : |
| : +++ : : +++ : |
| : ++ : : ++ : |
| : +++: :+++ : |
+ + ++++ ++++ + +
0 ++---------+-----------+----------+-----------+---------++
0 20000 40000 60000 80000 100000
Is there some way I can do something similar in Python, specifically with matplotlib? bashplotlib seems to offer some of this functionality but appears to be quite basic compared to Octave’s offering.
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Answer
As few answers already suggested the gnuplot is a great choice.
However, there is no need to call a gnuplot subprocess, it might be much easier to use a python gnuplotlib library.
Example (from: 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