Phương pháp nào được sử dụng để hiển thị biểu đồ python?

Bạn tạo ra một lượng lớn dữ liệu hàng ngày. Một phần quan trọng của phân tích dữ liệu là trực quan hóa. Một loạt các công cụ vẽ đồ thị đã phát triển trong vài năm qua. Với sự phổ biến của Python như một ngôn ngữ để phân tích dữ liệu, hướng dẫn này tập trung vào việc tạo biểu đồ bằng thư viện Python phổ biến — Matplotlib

Matplotlib là một thư viện khổng lồ, có thể hơi quá sức đối với người mới bắt đầu — ngay cả khi một người khá thoải mái với Python. Mặc dù có thể dễ dàng tạo một biểu đồ bằng một vài dòng mã, nhưng có thể khó hiểu những gì thực sự diễn ra ở phần cuối của thư viện này. Hướng dẫn này giải thích các khái niệm cốt lõi của Matplotlib để người dùng có thể khám phá toàn bộ tiềm năng của nó

Bắt đầu nào

điều kiện tiên quyết

Thư viện mà chúng ta sẽ sử dụng trong hướng dẫn này để tạo biểu đồ là Python's

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

pip install matplotlib==3.0.3

Để xác minh phiên bản của thư viện mà bạn đã cài đặt, hãy chạy các lệnh sau trong trình thông dịch Python

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Nếu bạn đang sử dụng sổ ghi chép Jupyter, bạn có thể hiển thị nội tuyến các biểu đồ Matplotlib bằng lệnh ma thuật sau

%matplotlib inline

Pyplot và Pylab. Một lưu ý

Trong giai đoạn phát triển ban đầu, MATLAB của Mathworks đã ảnh hưởng đến John Hunter, người tạo ra Matplotlib. Có một sự khác biệt chính giữa việc sử dụng các lệnh trong MATLAB và Python. Trong MATLAB, tất cả các chức năng đều có sẵn ở mức cao nhất. Về cơ bản, nếu bạn đã nhập mọi thứ từ ________ 03, các chức năng như ________ 04 sẽ có sẵn để sử dụng

Tính năng này thuận tiện cho những người đã quen với MATLAB. Tuy nhiên, trong Python, điều này có khả năng tạo ra xung đột với các chức năng khác

Do đó, nên sử dụng nguồn

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

from matplotlib import pyplot as plt

Tất cả các chức năng như

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Phân tích một âm mưu Matplotlib

Tài liệu Matplotlib mô tả giải phẫu của một cốt truyện, điều cần thiết trong việc xây dựng sự hiểu biết về các tính năng khác nhau của thư viện

Các phần chính của biểu đồ Matplotlib như sau

• Nhân vật. Vùng chứa của cốt truyện đầy đủ và các phần của nó
• Tiêu đề. Tiêu đề của cốt truyện
• trục. Trục X và Y (một số ô cũng có thể có trục thứ ba. )
• Huyền thoại. Chứa các nhãn của từng ô

Mỗi phần tử của một cốt truyện có thể được thao tác trong Matplotlib, như chúng ta sẽ thấy sau

Không chậm trễ hơn nữa, hãy tạo cốt truyện đầu tiên của chúng tôi

Tạo một âm mưu

Tạo một cốt truyện không phải là một nhiệm vụ khó khăn. Đầu tiên, nhập mô-đun

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

%matplotlib inline

%matplotlib inline

%matplotlib inline

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Lưu ý rằng Matplotlib tạo một biểu đồ đường theo mặc định. Các số được cung cấp cho phương thức

%matplotlib inline

%matplotlib inline

Bây giờ bạn đã tạo thành công ô đầu tiên của mình, hãy để chúng tôi khám phá nhiều cách khác nhau để tùy chỉnh các ô của bạn trong Matplotlib

Tùy chỉnh cốt truyện

Hãy để chúng tôi thảo luận về các tùy chỉnh phổ biến nhất trong biểu đồ Matplotlib của bạn. Mỗi tùy chọn được thảo luận ở đây là các phương thức của

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

• %matplotlib inline
  

  7. Đặt tiêu đề của biểu đồ, được chuyển thành đối số

• %matplotlib inline
  

  8. Đặt nhãn của trục Y. Có thể sử dụng

  %matplotlib inline
  

  9 để đặt nhãn cho trục X

• from matplotlib import pyplot as plt
  

  0. Đặt tick nào sẽ hiển thị trên trục Y.

  from matplotlib import pyplot as plt
  

  1 là tùy chọn tương ứng để hiển thị dấu tích trên trục X

• from matplotlib import pyplot as plt
  

  2. Hiển thị chú thích trên cốt truyện. Đối số

  from matplotlib import pyplot as plt
  

  3 của phương thức

  from matplotlib import pyplot as plt
  

  4 đặt vị trí của chú giải trên biểu đồ. Tùy chọn

  from matplotlib import pyplot as plt
  

  5 cho các đối số

  from matplotlib import pyplot as plt
  

  3 cho phép Matplotlib quyết định vị trí ít xâm phạm nhất của chú giải trên hình

Hãy để chúng tôi sử dụng các tùy chọn này trong cốt truyện của chúng tôi

pip install matplotlib==3.0.3

Đây là đầu ra của đoạn mã trên. Lưu ý rằng một tiêu đề đã xuất hiện trong hình, trục Y được gắn nhãn, số dấu tick trên trục Y ít hơn so với trục X và một chú giải được hiển thị ở góc trên cùng bên trái

Sau khi mày mò với các tùy chọn cơ bản của một ô, hãy tạo nhiều ô trong cùng một hình. Hãy để chúng tôi cố gắng tạo hai đường thẳng trong cốt truyện của chúng tôi

Để đạt được điều này, hãy sử dụng phương pháp

%matplotlib inline

from matplotlib import pyplot as plt

%matplotlib inline

pip install matplotlib==3.0.3

Tiếp theo, hãy thử tạo một loại cốt truyện khác. Để tạo biểu đồ phân tán các điểm trên mặt phẳng XY, hãy sử dụng phương pháp

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

pip install matplotlib==3.0.3

Đây là biểu đồ phân tán trông như thế nào

Một số biểu đồ khác có thể được tạo trên Matplotlib. Bạn có thể sử dụng phương pháp

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Xuất các ô với Matplotlib

Sau khi khám phá các tùy chọn khác nhau trong khi tạo các ô bằng Matplotlib, bước tiếp theo là xuất các ô mà bạn đã tạo. Để lưu một hình dưới dạng hình ảnh, bạn có thể sử dụng phương pháp

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Trong khi tài liệu về

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

• >>> import matplotlib
  >>> print(matplotlib.__version__)
  '3.0.3'
  

  87. Đối số này được sử dụng để đặt độ phân giải của hình ảnh kết quả tính bằng DPI (số chấm trên mỗi inch)

• >>> import matplotlib
  >>> print(matplotlib.__version__)
  '3.0.3'
  

  88. nếu được đặt thành True, nền của hình sẽ trong suốt

Trong khi đoạn mã trên lưu một con số, bạn có thể cần lưu nhiều con số trong cùng một tệp. Matplotlib cho phép bạn lưu nhiều số vào một tệp PDF bằng cách sử dụng lớp

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

• Đầu tiên, nhập lớp

  >>> import matplotlib
  >>> print(matplotlib.__version__)
  '3.0.3'
  

  89 từ

  pip install matplotlib==3.0.3
  

  21 và khởi tạo nó thành một tệp PDF trống
• Khởi tạo một đối tượng hình sử dụng lớp

  pip install matplotlib==3.0.3
  

  22 và tạo biểu đồ. Khi đồ thị được tạo, hãy sử dụng phương thức

  >>> import matplotlib
  >>> print(matplotlib.__version__)
  '3.0.3'
  

  85 của lớp

  >>> import matplotlib
  >>> print(matplotlib.__version__)
  '3.0.3'
  

  89 để lưu hình
• Khi tất cả các số liệu đã được thêm vào, hãy đóng tệp PDF bằng phương pháp

  pip install matplotlib==3.0.3
  

  25

Để tóm tắt quy trình, đoạn mã sau tạo một tệp PDF có hai hình mà chúng tôi đã tạo ở trên

%matplotlib inline

Phần kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã tạo các ô trong Python với thư viện

>>> import matplotlib
>>> print(matplotlib.__version__)
'3.0.3'

Làm cách nào để bạn tạo các ô bằng Python?

Chia sẻ bài viết này

Shaumik Daityari

Shaumik là một nhà phân tích dữ liệu vào ban ngày và là một người đam mê truyện tranh vào ban đêm (hoặc có thể, anh ấy là Người Dơi?) Shaumik đã viết hướng dẫn và tạo các chương trình truyền hình trong hơn năm năm. Khi không làm việc, anh ấy bận tự động hóa các công việc hàng ngày thông qua các kịch bản được viết tỉ mỉ

Cái gì được sử dụng để vẽ đồ thị trong Python?

Phương pháp nào được sử dụng để vẽ biểu đồ trong Matplotlib?