Un guide simple pour apprendre matplotlib : étapes d'installation à partir de zéro

Python est un langage de programmation très populaire et largement utilisé dans diverses applications et domaines. Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation les plus populaires en Python. Elle fournit une variété d'outils de visualisation pour permettre aux utilisateurs de créer rapidement des graphiques de haute qualité. Dans cet article, nous allons apprendre Matplotlib à partir de zéro, comprendre ses étapes d'installation et fournir des exemples de code spécifiques.

Installation de Matplotlib

L'installation de Matplotlib est très simple, utilisez simplement la commande pip pour terminer. Veuillez suivre ces étapes pour installer Matplotlib :

1. Ouvrez un terminal (utilisateurs Mac ou Linux) ou une fenêtre d'invite de commande (utilisateurs Windows).
2. Entrez la commande suivante : pip install matplotlib (veuillez vous assurer que Python et pip sont installés sur votre ordinateur).
3. Une fois l'exécution de la commande terminée, Matplotlib a été installé sur votre ordinateur.

Bases de Matplotlib

Matplotlib dispose d'un large éventail de fonctionnalités qui peuvent être utilisées pour créer différents types de graphiques et de visualisations. Ici, nous aborderons plusieurs concepts de base et types de graphiques.

1. Importer Matplotlib : Importer la bibliothèque Matplotlib dans un programme Python est très simple. Il vous suffit d'utiliser l'instruction d'importation, comme indiqué ci-dessous :

import matplotlib.pyplot as plt

2. Graphique linéaire : le graphique linéaire est un type de visualisation de base utilisé pour afficher les tendances des données au fil du temps. Dessiner un graphique linéaire avec Matplotlib nécessite deux tableaux, un pour les données sur l'axe X et l'autre pour les données sur l'axe Y. Comme indiqué ci-dessous :

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建X轴和Y轴上的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('折线图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图表
plt.show()

3. Nuage de points : le nuage de points est utilisé pour montrer la relation entre deux variables. Comparé aux graphiques linéaires, il est plus adapté pour décrire la corrélation entre deux variables. Comme indiqué ci-dessous :

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义X轴和Y轴上的数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('散点图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')

# 显示图表
plt.show()

4. Graphique à barres : le diagramme à barres est utilisé pour tracer les données de catégorie, montrant les différences entre chaque catégorie, et est souvent utilisé dans les études de marché et les enquêtes. Comme indiqué ci-dessous :

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义X轴和Y轴上的数据
x = ['苹果', '香蕉', '橙子', '柠檬', '梨']
y = [40, 20, 30, 50, 10]

# 绘制条形图
plt.bar(x, y)

# 添加标题和标签
plt.title('条形图示例')
plt.xlabel('水果')
plt.ylabel('销量')

# 显示图表
plt.show()

5. Graphique circulaire : La fonction d'un diagramme circulaire est d'afficher la proportion de chaque catégorie dans le total de manière circulaire. Comme indiqué ci-dessous :

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义饼图区块的标签和数值
labels = ['苹果', '香蕉', '橙子', '柠檬', '梨']
sizes = [40, 20, 30, 50, 10]

# 绘制饼图
plt.pie(sizes, labels=labels)

# 添加标题
plt.title('饼图示例')

# 显示图表
plt.show()

Conclusion

Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation les plus populaires en Python. Elle fournit une variété d'outils de visualisation pour permettre aux utilisateurs de créer rapidement des graphiques de haute qualité. Cet article présente les bases de l'apprentissage de Matplotlib à partir de zéro et fournit des exemples de code spécifiques. En étudiant cet article, vous maîtriserez l'installation et l'utilisation de base de Matplotlib, qui vous aidera dans le domaine de l'analyse et de la visualisation des données.

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!