Von Grund auf neu beginnen: Eine vollständige Anleitung zur Installation von matplotlib in Python
Zusammenfassung:
Python ist eine leistungsstarke Programmiersprache, die in den Bereichen Datenanalyse, Visualisierung und wissenschaftliches Rechnen weit verbreitet ist. Matplotlib ist eine der beliebtesten Visualisierungsbibliotheken in Python und bietet umfangreiche Zeichenfunktionen. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie matplotlib in Python von Grund auf installieren und konfigurieren und spezifische Codebeispiele bereitstellen.
Zitat:
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie einen Python-Interpreter installiert haben. Sie können die neueste Version von Python von der offiziellen Python-Website (https://www.python.org/) herunterladen und installieren. Sobald Python installiert ist, können wir mit der Installation von Matplotlib beginnen.
Schritt eins: Matplotlib installieren
Um Matplotlib zu installieren, können Sie den Paketmanager pip von Python verwenden. Öffnen Sie zunächst ein Befehlszeilenterminal oder ein Eingabeaufforderungsfenster.
In Windows:
Klicken Sie auf die Schaltfläche „Start“ und geben Sie „cmd“ in die Suchleiste ein. Wählen Sie Eingabeaufforderung (oder PowerShell), um ein Befehlszeilenfenster zu öffnen.
Unter MacOS und Linux:
Öffnen Sie die Terminal-Anwendung.
Geben Sie im Befehlszeilenfenster den folgenden Befehl ein, um matplotlib zu installieren:
pip install matplotlib
Warten Sie einige Zeit, bis die Installation abgeschlossen ist. Nach der Installation können Sie mit matplotlib mit dem Plotten beginnen.
Schritt 2: Matplotlib importieren
Bevor Sie Matplotlib in Python verwenden, müssen Sie es am Anfang Ihres Codes importieren. Zur Vereinfachung des Codes wird es normalerweise plt genannt.
Hier ist ein Beispiel:
matplotlib.pyplot als plt importieren
Schritt 3: Zeichnen Sie ein einfaches Diagramm
Jetzt zeichnen wir als Beispiel ein einfaches Liniendiagramm.
matplotlib.pyplot als plt importieren
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt .plot(x, y)
plt.show()
Führen Sie diesen Code aus und Sie sehen ein einfaches Liniendiagramm auf dem Bildschirm. Dies ist ein einfaches Matplotlib-Diagramm.
Schritt 4: Anpassen des Diagramms
matplotlib bietet eine Fülle von Optionen, um das Diagramm an Ihre Bedürfnisse anzupassen. Hier sind einige Beispiele für häufig verwendete benutzerdefinierte Optionen:
matplotlib.pyplot als plt importieren
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25 ]
plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=2, linestyle='--', marker='o')
plt .title ('Quadratzahlen')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
In diesem Beispiel legen wir die Linienfarbe durch fest Farbparameter. Blau, legen Sie die Linienbreite über den Parameter „Linienbreite“ auf 2 fest, legen Sie den Linienstil über den Parameter „Linienstil“ auf „gepunktete Linie“ fest und legen Sie die Datenpunktmarkierung über den Parameter „Marker“ auf einen Kreis fest. Außerdem haben wir mit der Funktion „title“ einen Diagrammtitel hinzugefügt und mit den Funktionen „xlabel“ und „ylabel“ Achsenbeschriftungen hinzugefügt.
Schritt 5: Diagramm speichern
Wenn Sie das gezeichnete Diagramm als Datei speichern möchten, anstatt es auf dem Bildschirm anzuzeigen, können Sie die Funktion savefig verwenden.
matplotlib.pyplot als plt importieren
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt . plot(x, y)
plt.savefig('line_plot.png')
Nachdem Sie diesen Code ausgeführt haben, finden Sie eine Datei mit dem Namen line_plot.png im aktuellen Arbeitsverzeichnis. Es enthält ein gezeichnetes Liniendiagramm.
Fazit:
Wenn Sie der Anleitung in diesem Artikel folgen, sollten Sie nun in der Lage sein, die Matplotlib-Bibliothek erfolgreich zu installieren und zu verwenden. Mit Matplotlib können Sie eine Vielzahl von Diagrammen zeichnen, um Daten anzuzeigen und zu analysieren. Ich hoffe, dieser Artikel war hilfreich und hat es Ihnen ermöglicht, Visualisierungstechniken in Python besser zu beherrschen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVon vorne beginnen: Eine vollständige Anleitung zur Installation von matplotlib in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
