Penjelasan terperinci tentang perpustakaan lukisan matplotlib dalam Python

WBOY
Lepaskan: 2023-06-10 21:42:27
asal
3437 orang telah melayarinya

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!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
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!