Python＆＃39;のMatplotlibライブラリの紹介

出版対象のグラフの作成は、研究者にとって重要です。 さまざまなツールが存在しますが、視覚的に魅力的な結果を達成することは困難です。 このチュートリアルでは、Pythonのmatplotlib

ライブラリがこのプロセスを簡素化し、コードを最小限に抑えて高品質の数値を生成する方法を示しています。

matplotlibWebサイトが次のように述べているように、「matplotlibは、プラットフォーム全体でさまざまな形式で出版物質の数値を生成するPython 2Dプロットライブラリです。」 汎用性が高く、スクリプト、シェル、Webアプリケーション、およびさまざまなGUIツールキットで使用可能です。 このガイドは、

のインストールと基本的なプロットの例をカバーしています。 より深いPythonデータ処理スキルについては、関連するオンラインコースの調査を検討してください（Brevityのために省略されたリンク）。

matplotlibインストール

matplotlibインストールは簡単です。 を使用して（他の方法が存在します。詳細については、

インストールページを参照してください）：

pip matplotlib

基本的なプロットの例

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python get-pip.py
pip install matplotlib

を使用して、Matlabのようなインターフェイスを提供します

1。ラインプロット

ポイントをプロットすることを検討してください：matplotlib.pyplot、

。

x = (4, 8, 13, 17, 20)ニューヨーク市の平均降雨量を視覚化しましょう：y = (54, 67, 98, 78, 45)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([4, 8, 13, 17, 20], [54, 67, 98, 78, 45], 'g--d') # Green dashed line with diamond markers
plt.show()

2。散布図

month = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
rainfall = [83, 81, 97, 104, 107, 91, 102, 102, 102, 79, 102, 91]
plt.plot(month, rainfall)
plt.xlabel("Month")
plt.ylabel("Rainfall (mm)")
plt.title("Average Rainfall in New York City")
plt.show()

2つのデータセット間の関係を説明するには、

3。ヒストグラム

x = [2, 4, 6, 7, 9, 13, 19, 26, 29, 31, 36, 40, 48, 51, 57, 67, 69, 71, 78, 88]
y = [54, 72, 43, 2, 8, 98, 109, 5, 35, 28, 48, 83, 94, 84, 73, 11, 464, 75, 200, 54]
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.title('Scatter Plot')
plt.grid(True)
plt.scatter(x, y, c='green')
plt.show()

ヒストグラムはデータの頻度分布を視覚化します：

結論

x = [2, 4, 6, 5, 42, 543, 5, 3, 73, 64, 42, 97, 63, 76, 63, 8, 73, 97, 23, 45, 56, 89, 45, 3, 23, 2, 5, 78, 23, 56, 67, 78, 8, 3, 78, 34, 67, 23, 324, 234, 43, 544, 54, 33, 223, 443, 444, 234, 76, 432, 233, 23, 232, 243, 222, 221, 254, 222, 276, 300, 353, 354, 387, 364, 309]
num_bins = 6
n, bins, patches = plt.hist(x, num_bins, facecolor='green')
plt.xlabel('X-Axis')
plt.ylabel('Y-Axis')
plt.title('Histogram')
plt.show()

研究者は、視覚的に魅力的で出版対象のグラフを効率的に作成できるようにします。使いやすさと広範なカスタマイズオプションにより、データの視覚化のための貴重なツールになります。 さらなる機能については、ドキュメントと例を調べてください。

以上がPython＆＃39;のMatplotlibライブラリの紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。