Chương Một - Giới thiệu về âm mưu với matplotlibTrong chương này, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo và tùy chỉnh các lô trong Python bằng matplotlib, bao gồm cách tạo các loại lô khác nhau và tùy chỉnh màu sắc và nhãn lô.Python using matplotlib, including how to create different types of plots and customize plot colors and labels. Mục tiêu học tậpSau khi hoàn thành chương này, bạn sẽ có thể:
- Giải thích cách tiếp cận hướng đối tượng matplotlib để vẽ đồ thị.matplotlib object-oriented approach to plotting.
- Sử dụng matplotlib để tạo các sơ đồ phân tán, dòng và thanh.matplotlib to create scatter, line and bar plots.
- Tùy chỉnh các nhãn, màu sắc và giao diện của âm mưu matplotlib của bạn.matplotlib plot.
- Tạo số liệu với nhiều lô.
- Lưu hình dưới dạng tệp hình ảnh (ví dụ: định dạng .png).
Những gì bạn cầnHãy chắc chắn rằng bạn đã làm theo các hướng dẫn về việc thiết lập Git, Bash và Conda trên máy tính của bạn để cài đặt các công cụ cho hệ điều hành của bạn (Windows, Mac, Linux). Hãy chắc chắn rằng bạn đã hoàn thành chương về Jupyter Notebook. Tổng quan về âm mưu với matplotlibMatplotlib là một gói âm mưu Python giúp việc tạo các ô hai chiều từ dữ liệu được lưu trữ trong nhiều cấu trúc dữ liệu bao gồm danh sách, mảng numpy và gấu trúc dữ liệu. is a Python plotting package that makes it simple to create two-dimensional plots from data stored in a variety of data structures including lists, numpy arrays, and pandas dataframes. Matplotlib sử dụng một cách tiếp cận định hướng đối tượng để vẽ đồ thị. Điều này có nghĩa là các lô có thể được xây dựng từng bước bằng cách thêm các yếu tố mới vào cốt truyện. uses an object oriented approach to plotting. This means that plots can be built step-by-step by adding new elements
to the plot. Có hai đối tượng chính được liên kết với biểu đồ matplotlib:matplotlib plot: - Đối tượng
figure: Không gian hình tổng thể có thể chứa một hoặc nhiều lô. axis Đối tượng: Các ô riêng lẻ được hiển thị trong hình.
Bạn có thể nghĩ về đối tượng hình như vẽ cốt truyện của bạn. Bạn có thể nghĩ về đối tượng trục như một âm mưu riêng lẻ. Một hình có thể giữ một hoặc nhiều đối tượng trục. Cấu trúc này cho phép bạn tạo ra các số liệu với một hoặc nhiều lô trên chúng. Một con số được tạo bằng cách sử dụng matplotlib có thể chứa một hoặc nhiều sơ đồ hoặc đối tượng trục. Nguồn: Phòng thí nghiệm Trái đất, Alana FallerMặc dù matplotlib chứa nhiều mô -đun cung cấp chức năng âm mưu khác nhau, mô -đun được sử dụng phổ biến nhất là pyplot.Matplotlib contains many modules that provide different plotting functionality, the most commonly used module is pyplot. Pyplot cung cấp các phương thức có thể được sử dụng để thêm các thành phần khác nhau vào các đối tượng figure, bao gồm tạo các ô riêng lẻ dưới dạng các đối tượng axis, còn được gọi là các ô phụ. provides methods that can be used to add different components to figure objects, including creating the individual plots as axis objects, also known as subplots. Mô -đun PYPLOT thường được nhập bằng bí danh # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
1 như được trình bày dưới đây.pyplot module is
typically imported using the alias # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
1 as demonstrated below.# Import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
Tạo các lô bằng cách sử dụng matplotlibĐể tạo một biểu đồ bằng cách tiếp cận theo hướng đối tượng Matplotlib, trước tiên bạn tạo hình (mà bạn có thể gọi # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2) và ít nhất một trục (mà bạn có thể gọi # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3) bằng hàm # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
4 từ mô -đun # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
5:# Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
6Lưu ý rằng # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2 và # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3 được tạo cùng một lúc bằng cách đặt chúng bằng đầu ra của hàm # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
9. Vì không có đối số nào khác được cung cấp, kết quả là một con số có một lô trống nhưng sẵn sàng cho dữ liệu. Mẹo dữ liệu: Trong ví dụ trên, # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2 và # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3 là các tên biến cho các đối tượng hình và trục. Bạn có thể gọi những mục này bất cứ thứ gì bạn muốn. Ví dụ: bạn có thể thấy # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
2, # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3 hoặc # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2, # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
5 được sử dụng. In the example above, # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2 and # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3 are variable names for the figure and axis objects. You can call these items whatever you want. For example, you might see # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
2, # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
3 or # Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
2, # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
5 used.# Create figure and one plot (axis object)
fig, ax = plt.subplots()
Khi bạn tạo một đối tượng hình, bạn đang tạo một bức tranh trống để đặt một lô.Thay đổi kích thước hìnhBạn có thể thay đổi kích thước của hình của mình bằng đối số # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
6 để chỉ định chiều rộng và chiều cao cho hình của bạn:# Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
7# Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
Khi bạn tạo một đối tượng hình, bạn có thể xác định kích thước hình bằng cách cung cấp giá trị chiều rộng và chiều cao (chiều rộng, chiều cao).Số liệu nhiều cốt truyệnSử dụng cách tiếp cận hướng đối tượng Matplotlib, giúp dễ dàng đưa nhiều biểu đồ vào một hình bằng cách tạo các đối tượng axis bổ sung.
Một hình được tạo ra bằng matplotlib có thể chứa nhiều sơ đồ hoặc đối tượng trục. Nguồn: Earth Lab, Alana Faller Khi tạo một hình có nhiều đối tượng trục, bạn có thể sắp xếp các ô trên nhiều hàng và cột. Nguồn: Phòng thí nghiệm Trái đất, Alana Faller When creating a figure with multiple axis objects, you can arrange the plots across multiple rows and columns. Source: Earth Lab, Alana FallerKhi thêm nhiều đối tượng axis, việc đặt cho chúng các tên riêng biệt (chẳng hạn như # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
0 và # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
1) là tốt, vì vậy bạn có thể dễ dàng làm việc với từng axis riêng lẻ.Bạn sẽ cần cung cấp các đối số mới cho # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
3 cho bố cục của hình: Số lượng hàng và cột:# Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
4Trong ví dụ này, # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
5 chỉ ra rằng bạn muốn bố cục lô là 1 hàng trên 2 cột.# Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
Bạn có thể tạo các số liệu với nhiều ô bằng cách thêm các đối tượng trục bổ sung (ví dụ: AX1, AX2).Ngược lại, # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
6 chỉ ra rằng bạn muốn bố cục lô là 2 hàng trên một cột.# Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize = (10, 6))
Bạn có thể thay đổi bố cục của hình để chỉ định số lượng hàng và cột bạn muốn sử dụng để hiển thị các ô.Bởi vì bạn đã xác định # Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize = (10, 6))
7, không gian hình vẫn có cùng kích thước bất kể có bao nhiêu hàng hoặc cột bạn yêu cầu.Bạn có thể chơi xung quanh với cả số lượng hàng và cột cũng như # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
6 để đi đến giao diện mà bạn muốn.# Figure with two plots
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize = (12, 12))
Bạn có thể điều chỉnh FigShare cũng như số lượng hàng và cột cho bố cục hình, để đạt được bố cục mong muốn của các ô.Bạn có thể tiếp tục thêm nhiều đối tượng axis như bạn cần tạo bố cục tổng thể của hình mong muốn và tiếp tục điều chỉnh # Resize figure
fig, ax = plt.subplots(figsize = (10, 6))
6 khi cần thiết.# Figure with three plots
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(3, 1, figsize = (15, 15))
Bạn có thể tiếp tục thêm nhiều ô vào hình của mình bằng cách thêm các đối tượng trục bổ sung (ví dụ: AX1, AX2, AX3).Một lợi ích chính của cách tiếp cận theo định hướng đối tượng Matplotlib là mỗi axis là đối tượng riêng của nó và có thể được tùy chỉnh độc lập với các ô khác trong hình.matplotlib object oriented approach is that each axis is its own object and can be customized independently of the other plots in the figure. Bạn sẽ học cách tận dụng khả năng này để tùy chỉnh các lô riêng lẻ trên trang tiếp theo của chương này.
Ý nghĩa của cốt truyện trong Python là gì?
Tổng quan về sơ đồ với matplotlib matplotlib là một gói âm mưu python giúp việc tạo các ô hai chiều từ dữ liệu được lưu trữ đơn giản trong nhiều cấu trúc dữ liệu bao gồm danh sách, mảng numpy và các khung dữ liệu pandas. Matplotlib sử dụng một cách tiếp cận định hướng đối tượng để vẽ đồ thị.
Làm thế nào đồ thị được vẽ trong Python?
Vẽ chúng trên canvas bằng hàm .plot ().Đặt tên cho trục x và trục y bằng các hàm .xlabel () và .ylabel ().Đưa ra một tiêu đề cho cốt truyện của bạn bằng hàm .title ().Cuối cùng, để xem cốt truyện của bạn, chúng tôi sử dụng hàm .show ().. Give a name to x-axis and y-axis using .xlabel() and .ylabel() functions. Give a title to your plot using .title() function. Finally, to view your plot, we use .show() function.
Các loại lô khác nhau trong Python là gì?
Âm mưu khác.. 'Bar' hoặc 'Barh' cho các lô thanh .. 'Hist' cho biểu đồ .. 'Box' cho BoxPlot .. 'KDE' hoặc 'Mật độ' cho các sơ đồ mật độ .. 'Khu vực' cho các lô khu vực .. 'Phân tán' cho các lô phân tán .. 'Hexbin' cho các lô bin hình lục giác .. 'Pie' cho các lô bánh .. Python có tốt cho âm mưu không?
Thư viện đồ thị Python của Plotly giúp dễ dàng tạo các biểu đồ chất lượng tương tác, xuất bản.Nó cũng có thể tạo ra các biểu đồ tương tự như matplotlib và seeborn như lô đường, sơ đồ phân tán, biểu đồ khu vực, biểu đồ thanh, v.v.. It can also create similar charts as Matplotlib and seaborn such as line plots, scatter plots, area charts, bar charts, etc. | 
