Cara menggunakan Matplotlib untuk melukis carta dalam Python

WBOY
Lepaskan: 2023-05-26 10:50:11
ke hadapan
1778 orang telah melayarinya

    1. Pengenalan kepada Matplotlib

    Pustaka Python Matplotlib boleh menjana carta berkualiti tinggi. Ia menyokong berbilang sistem pengendalian dan bahagian belakang grafik, menyediakan jenis dan fungsi carta yang kaya. Menggunakan Matplotlib, anda boleh melukis pelbagai carta dengan mudah seperti carta garis, carta bar dan carta pai untuk memenuhi keperluan visualisasi data yang berbeza.

    2. Pemasangan dan Import

    Kaedah untuk memasang Matplotlib adalah sangat mudah, cuma jalankan arahan berikut dalam baris arahan:

    pip install matplotlib
    Salin selepas log masuk

    Selepas pemasangan selesai, import ia dalam skrip Python Matplotlib, dan gunakan submodul pyplot untuk melukis:

    import matplotlib.pyplot as plt
    Salin selepas log masuk

    3 Operasi lukisan asas

    Matplotlib menyediakan antara muka lukisan yang kaya Berikut ialah pengenalan ringkas kepada beberapa lukisan carta biasa kaedah.

    1. Carta Baris

    Kaedah visualisasi data biasa ialah carta garis, yang digunakan untuk mendedahkan corak perubahan data dari semasa ke semasa atau pembolehubah lain. Kaedah menggunakan Matplotlib untuk melukis carta garis adalah seperti berikut:

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [2, 4, 6, 8, 10]
    
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    Salin selepas log masuk

    2. Carta bar

    Carta bar digunakan untuk mewakili perbandingan antara kategori yang berbeza. Kaedah melukis carta palang adalah seperti berikut:

    x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    y = [3, 5, 7, 9, 11]
    
    plt.bar(x, y)
    plt.show()
    Salin selepas log masuk

    3. Carta pai

    Carta pai digunakan untuk menunjukkan perkadaran setiap bahagian kepada keseluruhan. Kaedah melukis carta pai adalah seperti berikut:

    labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    sizes = [15, 30, 45, 10, 20]
    
    plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
    plt.show()
    Salin selepas log masuk

    4. Penyesuaian carta

    Matplotlib menyediakan pelbagai pilihan penyesuaian carta, termasuk tajuk, label paksi, legenda, dsb. Berikut ialah beberapa operasi penyesuaian biasa:

    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()
    Salin selepas log masuk

    Kod di atas akan menambah tajuk, label paksi dan legenda pada carta garis. Parameter plt.legend() fungsi loc digunakan untuk menetapkan kedudukan legenda. Anda juga boleh melaraskan gaya carta melalui parameter lain, seperti gaya garisan, warna, penanda titik, dsb.

    5. Paparan carta berbilang

    Dalam sesetengah kes, anda mungkin perlu memaparkan berbilang carta dalam tetingkap yang sama. Matplotlib menyediakan fungsi subplot untuk memudahkan anda memaparkan berbilang angka. Berikut ialah contoh mudah:

    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()
    Salin selepas log masuk

    Kod di atas akan mencipta tetingkap dengan dua subplot, setiap subplot menunjukkan carta garis. plt.subplots() Fungsi digunakan untuk mencipta subplot dan mengembalikan tatasusunan yang mengandungi objek subplot. Parameter figsize digunakan untuk menetapkan saiz tetingkap. Jarak antara sub-gambar boleh dilaraskan secara automatik melalui fungsi plt.tight_layout().

    Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Matplotlib untuk melukis carta dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

    Label berkaitan:
    sumber:yisu.com
    Kenyataan Laman Web ini
    Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
    Tutorial Popular
    Lagi>
    Muat turun terkini
    Lagi>
    kesan web
    Kod sumber laman web
    Bahan laman web
    Templat hujung hadapan
    Tentang kita Penafian Sitemap
    Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!