Python ライブラリ Matplotlib は、高品質のチャートを生成できます。複数のオペレーティング システムとグラフィック バックエンドをサポートし、豊富なチャート タイプと機能を提供します。 Matplotlib を使用すると、折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフなどのさまざまなグラフを簡単に描画して、さまざまなデータ視覚化のニーズを満たすことができます。
Matplotlib をインストールする方法は非常に簡単で、コマンド ラインで次のコマンドを実行するだけです:
pip install matplotlib
インストールが完了したら、インポートします。 Python スクリプト Matplotlib でそれを作成し、描画に pyplot サブモジュールを使用します:
import matplotlib.pyplot as plt
Matplotlib は豊富な描画インターフェイスを提供します。ここでは、いくつかの一般的なチャート描画について簡単に紹介します。方法。
一般的なデータ視覚化方法は折れ線グラフで、時間の経過やその他の変数のデータの変化パターンを明らかにするために使用されます。 Matplotlib を使用して折れ線グラフを描画する方法は次のとおりです:
x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.show()
ヒストグラムは、異なるカテゴリ間の比較を表すために使用されます。棒グラフの描画方法は次のとおりです:
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] y = [3, 5, 7, 9, 11] plt.bar(x, y) plt.show()
円グラフは、全体に対する各部分の割合を示すために使用されます。円グラフを描画する方法は次のとおりです:
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] sizes = [15, 30, 45, 10, 20] plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.show()
Matplotlib は、タイトル、軸ラベル、凡例などを含む、さまざまなグラフのカスタマイズ オプションを提供します。一般的なカスタマイズ操作をいくつか示します。
x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y, label='Line') plt.title('Customized Line Chart') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.legend(loc='upper left') plt.show()
上記のコードは、タイトル、軸ラベル、凡例を折れ線グラフに追加します。 plt.legend()
関数の loc
パラメータは、凡例の位置を設定するために使用されます。線のスタイル、色、ポイント マーカーなどの他のパラメータを使用してグラフのスタイルを調整することもできます。
場合によっては、同じウィンドウに複数のチャートを表示する必要があるかもしれません。 Matplotlib は、複数の図を簡単に表示できるサブプロット関数を提供します。以下は簡単な例です:
x = [1, 2, 3, 4, 5] y1 = [2, 4, 6, 8, 10] y2 = [1, 3, 5, 7, 9] fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8)) axs[0].plot(x, y1) axs[0].set_title('Line Chart 1') axs[0].set_xlabel('X-axis') axs[0].set_ylabel('Y-axis') axs[1].plot(x, y2, color='red', linestyle='--') axs[1].set_title('Line Chart 2') axs[1].set_xlabel('X-axis') axs[1].set_ylabel('Y-axis') plt.tight_layout() plt.show()
上記のコードは 2 つのサブグラフを含むウィンドウを作成し、各サブグラフには折れ線グラフが表示されます。 plt.subplots()
この関数はサブプロットの作成に使用され、サブプロット オブジェクトを含む配列を返します。 figsize
パラメータはウィンドウ サイズの設定に使用されます。サブピクチャ間の間隔は、plt.tight_layout()
関数を通じて自動的に調整できます。
以上がMatplotlib を使用して Python でグラフを描画する方法の詳細内容です。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。