[EN]Calculate Regression with NumPy.


This article is to convert the implementation of the regression model from the article of ESP32-C3 to NumPy on Raspberry Pi and PC and use the display as Matplotlib, as shown in Figure 1, which can be found from the previous article. The temperature and humidity from the 1-day data were obtained from parameters a and b of the regression equation and the resulting equation or model was used to determine the possible temperature values over the 1 day.

Figure 1 Result of the program

[TH] Calculate Regression with NumPy.

บทความนี้เป็นการแปลงการใช้งานโมเดลรีเกรสชันจากบทความของ ESP32-C3 มาเป็น NumPy บน Raspberry Pi และ PC พร้อมทั้งใช้การแสดงผลเป็น Matplotlib ดังภาพที่ 1 ซึ่งจะพบว่า จากบทความก่อนหน้านี้ได้นำค่าอุณหภูมิและความชื้นจากข้อมูล 1 วันมาหาพารามิเตอร์ a และ b ของสมการถดถอยหรือรีเกรสชัน (regression) และนำสมการหรือโมเดลที่ได้นี้มาหาค่าของอุณหภูมิที่เป็นไปได้ในช่วงเวลา 1 วัน

ภาพที่ 1 ผลลัพธ์ของตัวอย่างโปรแกรม

[EN] Installing NumPy and Matplotlib on Raspberry Pi

This article guides on installing the NumPy and Matplotlib libraries on the Raspberry Pi board for computing (Read an example of using numpy for small devices in the ulab article) and shows results. The article discusses installation, upgrades and basic usage to guide further implementation. As for the use of Raspberry Pi with Python programming language, you can find more information from various knowledge sources or support our team by purchasing a book or finding a Raspberry Pi 4 4GB board that can be purchased from various retailers or from here, Though, we use a Raspberry Pi 3 B+.

[EN] ulab EP1 Getting Started

For ESP8266’s MicroPython to perform mathematical calculations like using Python’s numpy library, MicroPython with ulab must be installed. You can download firmware for ESP8266 HERE. For normal ESP32 and with additional PSRAM (SPIRAM).

This article is an introduction to ulab and an overview of the libraries within ulab for further application.

(Figure. 1 MicroPython+ulab firmware on RSP8266

[TH] Installing NumPy and Matplotlib on Raspberry Pi

บทความนี้แนะนำการติดตั้งไลบรารี NumPy และ Matplotlib บนบอร์ด Raspberry Pi เพื่อใช้งานทางด้านการคำนวณ (อ่านตัวอย่างการใช้ numpy สำหรับอุปกรณ์ขนาดเล็กได้จากบทความ ulab) และแสดงผล โดยในบทความกล่าวถึงการติดตั้ง การอัพเกรด และการใช้งานเบื้องต้นเพื่อเป็นแนวทางในการนำไปใช้งานต่อไป ส่วนการใช้งาน Raspberry Pi กับการเขียนโปรแกรมภาษาไพธอนสามารถหาอ่านเพิ่มเติมจากแหล่งความรู้ต่าง ๆ หรือสนับสนุนทีมงานเราได้ด้วยการซื้อหนังสือ หรือหาบอร์ด Raspberry Pi 4 รุ่น 4GB สามารถสั่งซื้อได้จากร้ายค้าต่าง ๆ หรือจากที่นี่ครับ ส่วนผู้เขียนใช้งาน Raspberry Pi 3 B+

[TH] ulab EP1 Getting Started

ในกรณีที่ต้องการให้ MicroPython สำหรับ ESP8266 คำนวณทางคณิตศาสตร์เหมือนกับการใช้งานไลบรารี numpy ของภาษาไพธอนต้องติดตั้ง MicroPython ที่มี ulab อยู่ในตัว ด้วยการเข้าไปดาวน์โหลดเฟิร์มแวร์สำหรับ ESP8266 ได้จากที่เว็บนี้ สำหรับ ESP32 แบบปกติ และแบบมี PSRAM เพิ่มเติม (SPIRAM)

ในบทความนี้เป็นการแนะนำให้รู้จักกับ ulab และได้เห็นภาพรวมของไลบรารีภายใน ulab เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ต่อไป

ภาพที่ 1 เฟิร์มแวร์ MicroPython+ulab บน RSP8266