Comment créer et personnaliser des diagrammes de Venn en Python ?

Un diagramme de Venn est un diagramme utilisé pour représenter la relation entre des ensembles. Pour créer un diagramme de Venn, nous utiliserons matplotlib.

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données couramment utilisée en Python pour créer des tableaux et des graphiques interactifs. Il est également utilisé pour créer des images et des graphiques interactifs. Matplotlib fournit de nombreuses fonctions pour personnaliser les tableaux et graphiques. Dans ce didacticiel, nous illustrerons trois exemples pour personnaliser les diagrammes de Venn.

La traduction chinoise de

Exemple

est :

Exemple

Il s'agit d'un exemple simple de création de l'intersection de deux diagrammes de Venn ; d'abord, nous importons les bibliothèques nécessaires et importons les venns. Nous avons ensuite créé l'ensemble de données en tant qu'ensemble Python, après quoi nous avons créé un diagramme de Venn à l'aide de la fonction « venn2() ». Ensuite, nous personnalisons le graphique en définissant la largeur de ligne sur 1 en utilisant « lw » ; enfin, nous représentons le graphique en utilisant « plt.show() » et enfin, ce code montre la simple intersection de deux Venns.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn2, venn2_circles, venn3, venn3_circles
set1 = set(['A' , 'B', 'C', 'D'])
set2 = set(['B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
set3 = set(['C', 'E', 'F', 'G'])
venn2([set1, set2])
venn2([set1, set2])
venn2_circles([set1, set2], lw=1)
plt.title("My Venn Diagram")
plt.show()

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La traduction chinoise de

Exemple

est :

Exemple

Cet exemple montre trois diagrammes de Venn disjoints, à savoir « cir1 », « cir2 » et « cir3 ». Dans cet exemple, nous avons d'abord importé Venns et matplotlib, puis créé trois ensembles de données et configuré différents éléments dans différents diagrammes de Venn. Nous représentons cela comme un diagramme de Venn en utilisant la fonction « venn3() » et enfin le traçons en utilisant « plt.show() ».

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn3

# create sets for primary colors
cir1 = set(['apple', 'cherry', 'strawberry'])
cir2 = set(['banana', 'lemon', 'pineapple'])
cir3 = set(['blueberry', 'grape', 'plum'])

# create Venn diagram
venn3([cir1, cir2, cir3], ('cir1', 'cir2', 'cir3'))

# display the diagram
plt.show()

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La traduction chinoise de

Exemple

est :

Exemple

Cet exemple montre trois diagrammes de Venn qui se croisent, à savoir "set 1", "set 2" et "set 3", puis nous utilisons "venn3()" pour représenter le diagramme de Venn, nous utilisons également "set_labels()" pour le marquer. et réglez-le pour qu'il apparaisse dans différentes couleurs. Ensuite, nous donnons au contour une largeur de ligne de 2 en utilisant "linewidth". Enfin, nous définissons le titre sur « Intersection du diagramme de Venn » et le traçons en utilisant « plt.show() ».

from matplotlib_venn import venn3, venn3_circles
from matplotlib import pyplot as plt
venn3(subsets=(20, 10, 12, 10, 9, 4, 3), set_labels=('set 1', 'set 2', 'set 3'), set_colors=("orange", "green", "purple"), alpha=0.7)
venn3_circles(subsets=(20, 10, 12, 10, 9, 4, 3), linewidth=2)
plt.title("Intersection of venn diagrams")
plt.show()

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Nous avons appris que Matplotlib est une bibliothèque très puissante pour créer des diagrammes de Venn ; elle fournit de nombreuses fonctions pour personnaliser les diagrammes de Venn afin de décrire les informations ; les développeurs peuvent utiliser cette bibliothèque Python pour créer facilement des diagrammes de Venn et les modifier. Vous pouvez personnaliser davantage votre diagramme de Venn en l'ajustement de la couleur des cercles, l'ajustement de la taille de la police et du style. Les diagrammes de Venn sont très utiles pour représenter visuellement les relations entre plusieurs ensembles. Il présente plusieurs avantages : il permet de visualiser des informations, de comprendre et de mémoriser des sujets complexes. Les mathématiciens l'utilisent pour présenter facilement des données complexes

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!