Aquesta sèrie us introduirà a la creació de gràfics en Python amb Matplotlib, que és sens dubte la biblioteca de visualització de dades i gràfics més popular per a Python .
Instal·lació
La manera més senzilla d'instal·lar matplotlib és utilitzar pip. Escriviu la següent comanda al terminal:
pip install matplotlib>
O, podeu descarregar-lo des de aquí i instal·lar-lo manualment.
Hi ha diverses maneres de fer-ho a Python. aquí estem discutint alguns mètodes d'ús general per traçar matplotlib en Python. aquests són els següents.
- Traçant una línia
- Traçar dues o més línies a la mateixa trama
- Personalització de Parcel·les
- Gràfic de barres Matplotlib
- Traçant l'histograma Matplotlib
- Traçant Matplotlib Gràfic de dispersió
- Traçar un gràfic circular de Matplotlib
- Representació de corbes d'una equació donada
Traçant una línia
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear una traça de línies simple. Defineix valors x i y per als punts de dades, els representa mitjançant ` plt.plot() `, i etiqueta els eixos x i y amb `plt.xlabel()` i `plt.ylabel()`. La trama es titula El meu primer gràfic! utilitzant `plt.title()`. Finalment, el ` plt.show() La funció ` s'utilitza per mostrar el gràfic amb les dades especificades, les etiquetes dels eixos i el títol.
Python
# importing the required module> import> matplotlib.pyplot as plt> # x axis values> x>=> [>1>,>2>,>3>]> # corresponding y axis values> y>=> [>2>,>4>,>1>]> # plotting the points> plt.plot(x, y)> # naming the x axis> plt.xlabel(>'x - axis'>)> # naming the y axis> plt.ylabel(>'y - axis'>)> # giving a title to my graph> plt.title(>'My first graph!'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
Sortida:
Traçar dues o més línies a la mateixa trama
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un gràfic amb dues línies. Defineix dos conjunts de valors x i y per a cada línia i els representa mitjançant `plt.plot()`. Les línies s'etiqueten com a línia 1 i línia 2 amb el paràmetre 'etiqueta'. Els eixos s'etiqueten amb 'plt.xlabel()' i 'plt.ylabel()', i el gràfic es titula Dues línies en el mateix gràfic! amb `plt.title()`. La llegenda es mostra amb ` plt.legend() `, i la funció `plt.show()` s'utilitza per visualitzar el gràfic tant amb línies com amb etiquetes.
Python
mylivecricket.in
import> matplotlib.pyplot as plt> # line 1 points> x1>=> [>1>,>2>,>3>]> y1>=> [>2>,>4>,>1>]> # plotting the line 1 points> plt.plot(x1, y1, label>=> 'line 1'>)> # line 2 points> x2>=> [>1>,>2>,>3>]> y2>=> [>4>,>1>,>3>]> # plotting the line 2 points> plt.plot(x2, y2, label>=> 'line 2'>)> # naming the x axis> plt.xlabel(>'x - axis'>)> # naming the y axis> plt.ylabel(>'y - axis'>)> # giving a title to my graph> plt.title(>'Two lines on same graph!'>)> # show a legend on the plot> plt.legend()> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
Sortida:
Personalització de Parcel·les
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un traç de línies personalitzat. Defineix els valors x i y, i la trama té un estil amb una línia discontínua verda, un marcador circular blau per a cada punt i una mida del marcador de 12. Els límits de l'eix y s'estableixen en 1 i 8, i l'eix x els límits s'estableixen a 1 i 8 mitjançant `plt.ylim()` i `plt.xlim()`. Els eixos estan etiquetats amb `plt.xlabel()` i `plt.ylabel()`, i el gràfic es titula Algunes personalitzacions genials! amb `plt.title()`.
Python
import> matplotlib.pyplot as plt> # x axis values> x>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>]> # corresponding y axis values> y>=> [>2>,>4>,>1>,>5>,>2>,>6>]> # plotting the points> plt.plot(x, y, color>=>'green'>, linestyle>=>'dashed'>, linewidth>=> 3>,> >marker>=>'o'>, markerfacecolor>=>'blue'>, markersize>=>12>)> # setting x and y axis range> plt.ylim(>1>,>8>)> plt.xlim(>1>,>8>)> # naming the x axis> plt.xlabel(>'x - axis'>)> # naming the y axis> plt.ylabel(>'y - axis'>)> # giving a title to my graph> plt.title(>'Some cool customizations!'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
Sortida:
Traçant Matplotlib Ús del diagrama de barres
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un gràfic de barres. Defineix les coordenades x ('esquerra'), les altures de les barres ('altura') i les etiquetes de les barres ('tick_label'). La funció `plt.bar()` s'utilitza llavors per traçar el gràfic de barres amb paràmetres especificats com ara l'amplada de la barra, els colors i les etiquetes. Els eixos s'etiqueten amb `plt.xlabel()` i `plt.ylabel()`, i el gràfic es titula El meu gràfic de barres! utilitzant `plt.title()`.
Python
import> matplotlib.pyplot as plt> # x-coordinates of left sides of bars> left>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>]> # heights of bars> height>=> [>10>,>24>,>36>,>40>,>5>]> # labels for bars> tick_label>=> [>'one'>,>'two'>,>'three'>,>'four'>,>'five'>]> # plotting a bar chart> plt.bar(left, height, tick_label>=> tick_label,> >width>=> 0.8>, color>=> [>'red'>,>'green'>])> # naming the x-axis> plt.xlabel(>'x - axis'>)> # naming the y-axis> plt.ylabel(>'y - axis'>)> # plot title> plt.title(>'My bar chart!'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
dempeus
>
>
Sortida:
Traçant Matplotlib Ús de l'histograma
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un histograma. Defineix una llista de freqüències d'edat (ages>), estableix l'interval de valors de 0 a 100 i especifica el nombre de safates com a 10.plt.hist()>A continuació, s'utilitza la funció per traçar l'histograma amb les dades i el format proporcionats, inclosos el color, el tipus d'histograma i l'amplada de la barra. Els eixos estan etiquetats ambplt.xlabel()>iplt.ylabel()>, i el gràfic es titula El meu histograma fent servirplt.title()>.
Python
import> matplotlib.pyplot as plt> # frequencies> ages>=> [>2>,>5>,>70>,>40>,>30>,>45>,>50>,>45>,>43>,>40>,>44>,> >60>,>7>,>13>,>57>,>18>,>90>,>77>,>32>,>21>,>20>,>40>]> # setting the ranges and no. of intervals> range> => (>0>,>100>)> bins>=> 10> # plotting a histogram> plt.hist(ages, bins,>range>, color>=> 'green'>,> >histtype>=> 'bar'>, rwidth>=> 0.8>)> # x-axis label> plt.xlabel(>'age'>)> # frequency label> plt.ylabel(>'No. of people'>)> # plot title> plt.title(>'My histogram'>)> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
Sortida:
Traçant Matplotlib Ús del diagrama de dispersió
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un diagrama de dispersió. Defineix els valors de x i y i els representa com a punts de dispersió amb marcadors d'asterisc verd (`*`) de mida 30. Els eixos s'etiqueten amb `plt.xlabel()` i `plt.ylabel()`, i la trama porta el títol La meva trama de dispersió! utilitzant `plt.title()`. La llegenda es mostra amb les estrelles de l'etiqueta utilitzant `plt.legend()`, i el diagrama de dispersió resultant es mostra amb `plt.show()`.
Python
import> matplotlib.pyplot as plt> # x-axis values> x>=> [>1>,>2>,>3>,>4>,>5>,>6>,>7>,>8>,>9>,>10>]> # y-axis values> y>=> [>2>,>4>,>5>,>7>,>6>,>8>,>9>,>11>,>12>,>12>]> # plotting points as a scatter plot> plt.scatter(x, y, label>=> 'stars'>, color>=> 'green'>,> >marker>=> '*'>, s>=>30>)> # x-axis label> plt.xlabel(>'x - axis'>)> # frequency label> plt.ylabel(>'y - axis'>)> # plot title> plt.title(>'My scatter plot!'>)> # showing legend> plt.legend()> # function to show the plot> plt.show()> |
>
xor cpp
>
Sortida:
Traçant Matplotlib Ús de gràfic circular
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib per crear un gràfic circular. Defineix etiquetes per a diferents activitats ('activitats'), la part coberta per cada etiqueta ('slices') i colors per a cada etiqueta ('colors'). Aleshores, la funció `plt.pie()` s'utilitza per dibuixar el gràfic circular amb diverses opcions de format, com ara l'angle inicial, l'ombra, l'explosió per a un sector específic, el radi i l'autopct per a la visualització del percentatge. La llegenda s'afegeix amb `plt.legend()`, i el gràfic de sectors resultant es mostra amb `plt.show()`.
Python
java és igual al mètode
import> matplotlib.pyplot as plt> # defining labels> activities>=> [>'eat'>,>'sleep'>,>'work'>,>'play'>]> # portion covered by each label> slices>=> [>3>,>7>,>8>,>6>]> # color for each label> colors>=> [>'r'>,>'y'>,>'g'>,>'b'>]> # plotting the pie chart> plt.pie(slices, labels>=> activities, colors>=>colors,> >startangle>=>90>, shadow>=> True>, explode>=> (>0>,>0>,>0.1>,>0>),> >radius>=> 1.2>, autopct>=> '%1.1f%%'>)> # plotting legend> plt.legend()> # showing the plot> plt.show()> |
>
>
La sortida del programa anterior té aquest aspecte:
Representació de corbes d'una equació donada
En aquest exemple, el codi utilitza Matplotlib i NumPy per crear una gràfica d'ona sinusoïdal. Genera coordenades x de 0 a 2π en increments de 0,1 utilitzant 'np.arange()' i calcula les coordenades y corresponents prenent el sinus de cada valor x amb 'np.sin()'. A continuació, els punts es representen mitjançant `plt.plot()`, donant lloc a una ona sinusoïdal. Finalment, la funció `plt.show()` s'utilitza per mostrar la gràfica d'ona sinusoïdal.
Python
# importing the required modules> import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # setting the x - coordinates> x>=> np.arange(>0>,>2>*>(np.pi),>0.1>)> # setting the corresponding y - coordinates> y>=> np.sin(x)> # plotting the points> plt.plot(x, y)> # function to show the plot> plt.show()> |
>
>
Sortida:
Així, en aquesta part, hem parlat de diversos tipus de trames que podem crear a matplotlib. Hi ha més trames que no s'han cobert, però les més significatives es comenten aquí:
- Traçat gràfic en Python | Set 2
- Traçat gràfic en Python | Set 3
Si t'agrada techcodeview.com i vols contribuir, també pots escriure un article mitjançant write.techcodeview.com o enviar el teu article a [email protected]
Si us plau, escriviu comentaris si trobeu alguna cosa incorrecta o voleu compartir més informació sobre el tema tractat anteriorment.