Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Penjelasan terperinci tentang perpustakaan lukisan matplotlib dalam Python

Penjelasan terperinci tentang perpustakaan lukisan matplotlib dalam Python

Jun 10, 2023 pm 09:42 PM
python matplotlib Perpustakaan lukisan

Pustaka lukisan matplotlib Python ialah alat visualisasi data yang sangat berkuasa. Ia boleh digunakan untuk melukis pelbagai jenis graf, termasuk graf garis, plot serakan, graf bar, histogram, carta pai dan banyak lagi. Disebabkan kemudahan pembelajaran dan penggunaannya, serta sokongan komuniti, matplotlib telah menjadi salah satu alat visualisasi standard dalam komuniti pengkomputeran saintifik Python. Artikel ini akan memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan perpustakaan lukisan matplotlib dan cara melukis grafik biasa.

1. Asas Matplotlib

  1. Import Matplotlib

Sebelum menggunakan matplotlib, anda perlu mengimportnya terlebih dahulu. Biasanya diimport menggunakan kod berikut:

import matplotlib.pyplot as plt
Salin selepas log masuk

di mana plt ialah nama konvensional yang digunakan untuk memudahkan penggunaan matplotlib.

  1. Melukis Tetingkap

Sebelum melukis grafik, anda perlu mencipta tetingkap lukisan. Anda boleh menggunakan kod berikut untuk mencipta tetingkap lukisan paling mudah:

plt.figure()
Salin selepas log masuk

Apabila tiada parameter dilalui, tetingkap dengan saiz (8, 6) inci dicipta secara lalai.

  1. Lukis grafik

Selepas mencipta tetingkap lukisan, anda boleh mula melukis grafik. Contohnya, untuk melukis garis lurus yang mudah, anda boleh menggunakan kod berikut:

import numpy as np

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
y = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

plt.plot(x, y)
plt.show()
Salin selepas log masuk

dengan np ialah alias untuk pustaka NumPy yang digunakan untuk menjana data pada paksi x dan y. Fungsi plot digunakan untuk melukis garis lurus, dan fungsi pertunjukan digunakan untuk memaparkan grafik. Selepas menjalankan kod ini, tetingkap lukisan akan muncul dan memaparkan garis lurus.

2. Kaedah lukisan graf biasa

  1. Graf garisan

Graf garis ialah graf yang digunakan untuk melukis data berterusan. Ia boleh diplot menggunakan fungsi plot. Sebagai contoh, kod berikut akan melukis lengkung fungsi sinus:

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()
Salin selepas log masuk

di mana x berjulat dari 0 hingga 10 dengan saiz langkah 0.1, dan y ialah nilai fungsi sinus yang sepadan.

  1. Plot serakan

Plot serakan digunakan untuk memplot hubungan antara dua pembolehubah, seperti koordinat X dan Y. Anda boleh menggunakan fungsi serakan untuk melukis. Sebagai contoh, kod berikut akan mencipta plot taburan data rawak:

x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)

plt.scatter(x, y)
plt.show()
Salin selepas log masuk

di mana x dan y adalah kedua-dua nombor rawak panjang 50.

  1. Histogram

Histogram digunakan untuk membandingkan nilai berangka di bawah pelbagai kategori. Ia boleh dilukis menggunakan fungsi bar. Contohnya, kod berikut akan melukis histogram ringkas:

x = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y = [10, 5, 8, 12, 7]

plt.bar(x, y)
plt.show()
Salin selepas log masuk

di mana x ialah kategori dan y ialah saiz berangka di bawah setiap kategori.

  1. Histogram

Histogram digunakan untuk memaparkan pengedaran set data. Anda boleh menggunakan fungsi hist untuk melukis. Sebagai contoh, kod berikut akan memplot histogram data rawak:

x = np.random.randn(1000)

plt.hist(x)
plt.show()
Salin selepas log masuk

dengan x ialah nombor rawak panjang 1000.

  1. Carta pai

Carta pai digunakan untuk menunjukkan perkadaran pelbagai kategori. Anda boleh menggunakan fungsi pai untuk melukis. Contohnya, kod berikut akan melukis carta pai mudah:

labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]
sizes = [15, 30, 45, 10, 5]

plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()
Salin selepas log masuk

di mana saiz ialah saiz setiap kategori dan label ialah nama setiap kategori.

3. Matplotlib Advanced

  1. Tetapan Paksi Selaras

Gunakan fungsi xlabel, ylabel dan tajuk untuk menetapkan paksi mendatar, paksi menegak dan tajuk grafik:

plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("Title")
plt.plot(x, y)
plt.show()
Salin selepas log masuk
  1. Tetapan legenda

Gunakan fungsi legenda untuk menetapkan legenda untuk membezakan set data yang berbeza:

x1 = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x1)

x2 = np.arange(0, 10, 0.1)
y2 = np.cos(x2)

plt.plot(x1, y1, label="sin")
plt.plot(x2, y2, label="cos")
plt.legend()
plt.show()
Salin selepas log masuk

Antaranya, label parameter digunakan untuk membezakan Bagi set data yang berbeza, fungsi lagenda digunakan untuk memaparkan lagenda.

  1. Memformat tetapan gaya

Anda boleh menggunakan parameter fmt untuk menetapkan gaya garisan, seperti warna, gaya garisan dan lebar garisan:

rreee

di mana, r- - mewakili garis putus-putus merah dan parameter lebar garis digunakan untuk menetapkan lebar garis.

  1. Tetapan subplot

Anda boleh menggunakan fungsi subplot untuk melukis berbilang subplot:

plt.plot(x, y, "r--", linewidth=2)
plt.show()
Salin selepas log masuk

Antaranya, fungsi subplot menerima 3 parameter, mewakili bilangan baris masing-masing , nombor lajur dan nombor siri sub-angka.

  1. Simpan graf

Gunakan fungsi savefig untuk menyimpan graf sebagai fail:

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.scatter(x, y)

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.bar(x, y)

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.hist(x)

plt.show()
Salin selepas log masuk

di mana parameter mewakili nama dan laluan fail.

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan penggunaan asas perpustakaan lukisan matplotlib dan kaedah lukisan grafik biasa, serta beberapa teknik lanjutan. Sebagai bahagian yang sangat diperlukan dalam pengkomputeran saintifik Python, mempelajari perpustakaan lukisan matplotlib akan membantu anda melakukan visualisasi data dan analisis data dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang perpustakaan lukisan matplotlib dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Adakah Mysql perlu membayar Adakah Mysql perlu membayar Apr 08, 2025 pm 05:36 PM

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Cara Menggunakan MySQL Selepas Pemasangan Apr 08, 2025 am 11:48 AM

Artikel ini memperkenalkan operasi pangkalan data MySQL. Pertama, anda perlu memasang klien MySQL, seperti MySqlworkbench atau Command Line Client. 1. Gunakan perintah MySQL-Uroot-P untuk menyambung ke pelayan dan log masuk dengan kata laluan akaun root; 2. Gunakan CreateTatabase untuk membuat pangkalan data, dan gunakan Pilih pangkalan data; 3. Gunakan createtable untuk membuat jadual, menentukan medan dan jenis data; 4. Gunakan InsertInto untuk memasukkan data, data pertanyaan, kemas kini data dengan kemas kini, dan padam data dengan padam. Hanya dengan menguasai langkah -langkah ini, belajar menangani masalah biasa dan mengoptimumkan prestasi pangkalan data anda boleh menggunakan MySQL dengan cekap.

Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Bagaimana untuk mengoptimumkan prestasi MySQL untuk aplikasi beban tinggi? Apr 08, 2025 pm 06:03 PM

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Cara mengoptimumkan prestasi pangkalan data selepas pemasangan MySQL Apr 08, 2025 am 11:36 AM

Pengoptimuman prestasi MySQL perlu bermula dari tiga aspek: konfigurasi pemasangan, pengindeksan dan pengoptimuman pertanyaan, pemantauan dan penalaan. 1. Selepas pemasangan, anda perlu menyesuaikan fail my.cnf mengikut konfigurasi pelayan, seperti parameter innodb_buffer_pool_size, dan tutup query_cache_size; 2. Buat indeks yang sesuai untuk mengelakkan indeks yang berlebihan, dan mengoptimumkan pernyataan pertanyaan, seperti menggunakan perintah menjelaskan untuk menganalisis pelan pelaksanaan; 3. Gunakan alat pemantauan MySQL sendiri (ShowProcessList, ShowStatus) untuk memantau kesihatan pangkalan data, dan kerap membuat semula dan mengatur pangkalan data. Hanya dengan terus mengoptimumkan langkah -langkah ini, prestasi pangkalan data MySQL diperbaiki.

Adakah mysql memerlukan internet Adakah mysql memerlukan internet Apr 08, 2025 pm 02:18 PM

MySQL boleh berjalan tanpa sambungan rangkaian untuk penyimpanan dan pengurusan data asas. Walau bagaimanapun, sambungan rangkaian diperlukan untuk interaksi dengan sistem lain, akses jauh, atau menggunakan ciri -ciri canggih seperti replikasi dan clustering. Di samping itu, langkah -langkah keselamatan (seperti firewall), pengoptimuman prestasi (pilih sambungan rangkaian yang betul), dan sandaran data adalah penting untuk menyambung ke Internet.

Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Kaedah Navicat untuk melihat kata laluan pangkalan data MongoDB Apr 08, 2025 pm 09:39 PM

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Hadidb: Pangkalan data yang ringan dan berskala mendatar di Python Apr 08, 2025 pm 06:12 PM

Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Bolehkah Mysql Workbench menyambung ke Mariadb Bolehkah Mysql Workbench menyambung ke Mariadb Apr 08, 2025 pm 02:33 PM

MySQL Workbench boleh menyambung ke MariaDB, dengan syarat bahawa konfigurasi adalah betul. Mula -mula pilih "MariaDB" sebagai jenis penyambung. Dalam konfigurasi sambungan, tetapkan host, port, pengguna, kata laluan, dan pangkalan data dengan betul. Apabila menguji sambungan, periksa bahawa perkhidmatan MariaDB dimulakan, sama ada nama pengguna dan kata laluan betul, sama ada nombor port betul, sama ada firewall membenarkan sambungan, dan sama ada pangkalan data itu wujud. Dalam penggunaan lanjutan, gunakan teknologi penyatuan sambungan untuk mengoptimumkan prestasi. Kesilapan biasa termasuk kebenaran yang tidak mencukupi, masalah sambungan rangkaian, dan lain -lain. Apabila kesilapan debugging, dengan teliti menganalisis maklumat ralat dan gunakan alat penyahpepijatan. Mengoptimumkan konfigurasi rangkaian dapat meningkatkan prestasi

See all articles