import numpy as npimport plotly.graph_objects as goimport plotly.offline as poimport plotly.io as pioimport pandas as pdfrom plotly.subplots import make_subplots
df = pd.read_csv(‘test.csv’)x1max = df[‘y1’].max() * 0.8xs = np.linspace(0, 10, 10)sins = np.sin(xs)y1 = [-2,-2,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1]y2 = [0,0,0,0.2,0.5,0.9,1,1,1,1]cos = np.cos(xs)randoms = np.random.rand(10)
fig = make_subplots(rows=2, cols=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y1’], name=”y1″), row=1, col=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y2’], name=”y2″), row=2, col=1)

#fig.show()
fig.write_image(“a.png”)#,height=600, width=800)fig.write_html(“a.html”)#,height=600, width=800)
xs = np.linspace(0, 10, 100)sins = np.sin(xs)randoms = np.random.rand(100)
test = np.amax(randoms)
fig = go.Figure(data=[    go.Scatter(x=xs, y=sins, name=”sin”),    go.Scatter(x=xs, y=randoms, name=”random”),])

fig.write_image(“b.png”)#,height=600, width=800)fig.write_html(“b.html”)#,height=600, width=800)
xs = np.linspace(0, 10, 1000)sins = np.cos(xs)randoms = np.random.rand(1000)
fig = go.Figure(data=[    go.Scatter(x=xs, y=sins, name=”sin”),    go.Scatter(x=xs, y=randoms, name=”random”),    go.Scatter(x=xs, y=sins, name=”sin”),    go.Scatter(x=xs, y=randoms, name=”random”),    go.Scatter(x=xs, y=sins, name=”sin”),    go.Scatter(x=xs, y=randoms, name=”random”),])
fig.write_image(“c.png”)#,height=600, width=800)fig.write_html(“c.html”)#,height=600, width=800)
df = pd.read_csv(‘test.csv’)fig = make_subplots(rows=2, cols=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y1’], name=”Vin=10[V],Ta=30[℃],Io=100[%]”), row=1, col=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y2’], name=”Vin=10[V],Ta=30[℃],Io=100[%]”), row=2, col=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y1’], name=”Vin=10[V],Ta=30[℃],Io=100[%]”), row=1, col=1)fig.add_trace(go.Scatter(x=df[‘x’], y=df[‘y2’], name=”Vin=10[V],Ta=30[℃],Io=100[%]”), row=2, col=1)fig.update_layout(showlegend=False)fig.write_image(“gousei.png”)#,height=600, width=800)fig.write_html(“gousei.html”)#,height=600, width=800)