函數繪圖工具的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決函數繪圖工具的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

函數繪圖工具進入發燒排行的影片

幾何繪圖軟體融入數學教學對學生學習成就與學習態度影響之研究-以二次函數為例

為了解決函數繪圖工具的問題，作者顏華廷 這樣論述：

本研究的主旨在於探討「幾何繪圖軟體Desmos資訊融入教學模式」與「傳統講述式教學模式」對於九年級學生二次函數單元的學習成就及學習態度之影響，並透過實驗組學生填寫「資訊科技融入教學使用調查表」，了解學生對於實驗教學的感受，做為未來自己或其他教師發展Desmos資訊科技融入教學的參考。本研究為準實驗研究，採取不等組前後測之設計。實驗樣本為台南市某國中九年級兩班學生，共計38人，擇其一班為實驗組，接受Desmos資訊融入教學；另一班為控制組，則維持傳統講述式教學，進行為期三週的實驗教學。在實驗教學前對兩組學生實施「二次函數單元數學學習成就測驗」及「數學學習態度量表」前測，實驗教學後進行後測，將所

得資料以獨立樣本單因子共變數的統計方法進行分析。本研究結論顯示：一、 實驗組全體、高分群學生在二次函數單元學習成就之改變達顯著差異；實驗組中分群及低分群學生在學習成就之改變未達顯著差異，但實驗組中分群及低分群學生在學習成就進步幅度仍優於控制組中分群及低分群學生。二、 實驗組全體、高分群、中分群及低分群學生在二次函數單元學習態度之改變都未達顯著差異，但實驗組全體、高分群、中分群及低分群學生在學習態度改變優於控制組全體、高分群、中分群及低分群學生，可知學生接受Desmos資訊融入教學可以正向提升二次函數單元的學習態度。三、 大多數學生對於Desmos資訊融入教學給予正向肯定。

從零開始學Python程式設計(第三版)（適用Python 3.10以上）

為了解決函數繪圖工具的問題，作者李馨 這樣論述：

　　學習一個程式語言，Python 的簡潔、明瞭能讓初學者快速上手。一個簡單的，雖然 Python IDLE 環境很陽春，但有不錯的除錯功能，而附帶的 Visual Studio Code 可以讓我們在學習中擁有意外之喜。簡單的敘述可以在 Python Shell 這個互動交談模式獲得解答。除了 Python 的內建模組，也一起認識第三方套件的詞雲、Pyinstaller。由於 Python 能討論的內容非常豐富，本書僅能就初學者讓大家認識 Python 語言的魅力，透過本書做通盤性認識，全書重要主題如下：   　　•Python 異想世界 　　•Python 基本語法 　　•運算子與條件

選擇 　　•廻圈控制 　　•序列型別和字串 　　•Tuple 和 List 　　•字典、集合、函式 　　•模組與函式庫 　　•物件導向基礎 　　•淺談繼承機制 　　•異常處理機制 　　•資料流與檔案 　　•GUI 介面 　　•繪圖與影像 　　 　　期能把握住最嚴謹的態度，輔以最淺白的表達方式，讓每位讀者在期間充滿樂趣，降低閱讀壓力。筆者深信本書能讓初習者在走過 Python 語言學習之旅，拓展思考性，在程式語言世界悠遊自在。   本書特色   　　簡潔的程式語言，由認識 Python 的基本語言，理論與實作並行 　　每個章節有豐富的範例，配合 Python Shell 的互動交談，更能更心應手

　　手把手導引，由函式出發，並學習物件導向的封裝、繼承和多型三大技術 　　課後評量思考操作並兼，追蹤學習成效　

運用卷積神經網路於中醫舌診辨證

為了解決函數繪圖工具的問題，作者莊宜揚 這樣論述：

舌診在中國醫學上有著深遠的歷史，同時也是中醫最常使用來診斷的方法之一，透過辨識舌體舌苔的變化可以診斷疾病或體質。舌診的方便性在於它的簡單性和即時性。然而，傳統的舌診有它無可避免的侷限性。如舌診診斷必須仰賴於中醫專業人員的經驗和知識，而環境因素如光照、受試者因素如病患診視位置皆有可能對舌診的診斷會造成差異，而影響治療成效。先前的學者研究多半是針對舌形與舌體進行分析，如：分析齒痕舌與病人疾病臨床症狀之關聯性。很多研究指出舌頭的特徵、形狀、顏色甚至是舌苔等生理變化顯像都可以提供醫師客觀的醫療診斷依據，但也經常會因醫師個人臨床經驗而有不一樣的診斷結果。本研究透過舌診文獻書籍掃描舌診影像及預處理，同時

結合深度學習(Deep Learning)卷積神經網路的演算法進行影像辨識分析技術。為提高模型準確率，在研究中也利用預訓練模型及影像擴增的方法建立辨識模型系統並建置部署網頁平台，提供醫療人員更準確更有依據之中醫舌診輔助機制。本研究在疾病證侯上根據中醫舌診臨床圖解文獻將證侯種類分成五大類型，再運用多種評估指標檢視模型之訓練效能。研究發現若先利用訓練資料集建立訓練模型成果，再透過舌診影像資料驗證集驗證模型的訓練會可以呈現高準確度的辨識分析校能。最後，依據機器學習建置的模型本研究部署了網頁輔助診斷系統平台，提供民眾與醫療人員更便利、準確的舌診系統進行健康狀況檢視，以期達到自我健康檢測及輔助臨床中醫師

診斷的效果。本研究期待能在日後擴增更多舌診影像資料並進行舌形及證侯關聯的舌診影像辨識，以提升臨床醫師於舌診判斷疾病時的準確性。