Matplotlib 描画の詳細な研究: サンプル分析とスキル共有

Matplotlib 描画メソッドの楽しみ: 詳細な例とスキルの共有

Matplotlib は、さまざまな静的データ、動的データ、対話型データの生成に使用できる強力な Python 描画ライブラリです。視覚化チャート。この記事では、一般的に使用される Matplotlib 描画方法をいくつか紹介し、いくつかの例とテクニックを共有します。

1. 折れ線グラフ

折れ線グラフは、Matplotlib で最も一般的なグラフの種類の 1 つであり、時間の経過に伴うデータの傾向を示すために使用できます。以下は簡単な折れ線グラフの描画例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图')
plt.show()

2. 散布図

散布図は 2 つの変数間の関係を調べるために使用できます。各点は次の値を表します。変数のペア。簡単な散布図の例を次に示します。

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图')
plt.show()

3. 棒グラフ

ヒストグラムを使用して、異なるカテゴリ間のデータの違いを比較できます。以下は、単純なヒストグラムの描画例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴数据
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
# y轴数据
y = [5, 7, 3, 8, 4]

plt.bar(x, y)
plt.xlabel('类别')
plt.ylabel('数值')
plt.title('柱状图')
plt.show()

4. 円グラフ

円グラフは、データの相対的な割合を表示するために使用でき、カテゴリカルなグラフを表示するのに特に適しています。データ。簡単な円グラフの描画例を次に示します。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('饼图')
plt.show()

これらの例は、Matplotlib の描画メソッドのほんの一部のみを示しています。上記の一般的なチャート タイプに加えて、Matplotlib は等高線チャート、3D チャート、ヒート マップなどのさまざまな複雑な視覚化チャートの描画もサポートしています。

基本的な描画方法に加えて、Matplotlib には、グラフの外観とスタイルをより適切に制御できるようにする多くのカスタマイズされたオプションと関数も用意されています。一般的なヒントとコツをいくつか紹介します。

• グラフのタイトルと軸のラベルを変更します。plt.title()、plt.xlabel()、# を使用します。 ##plt.ylabel()タイトルと軸ラベルのテキストを設定する関数。
凡例の追加:
• plt.legend() 関数を使用して凡例を追加します。position パラメーターを指定することで、凡例の位置を制御できます。
座標軸範囲の調整:
• plt.xlim() 関数と plt.ylim() 関数を使用して、x 軸と y の表示範囲を調整します。 -軸。
グラフのスタイルを設定する:
• plt.style を使用してグラフのスタイルを設定します (例: plt.style.use('ggplot'))。

上記は、Matplotlib 描画の基本的な使用法とテクニックのほんの一部です。読者がすぐに Matplotlib 描画を開始し始めるのに役立つことを願っています。より詳細な使用法と例については、公式ドキュメントとオンライン リソースを参照してください。 Matplotlib を使用するときに、誰もがさまざまな方法やテクニックを柔軟に使用して、美しく直感的なデータ視覚化チャートを作成できることを願っています。

以上がMatplotlib 描画の詳細な研究: サンプル分析とスキル共有の詳細内容です。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。