Kaedah lukisan Matplotlib bergambar: daripada asas kepada lanjutan, contoh kod khusus diperlukan
Pengenalan:
Matplotlib ialah perpustakaan lukisan berkuasa yang biasa digunakan untuk visualisasi data. Sama ada carta garisan ringkas atau plot taburan kompleks atau carta 3D, Matplotlib boleh memenuhi keperluan anda. Artikel ini akan memperkenalkan kaedah lukisan Matplotlib secara terperinci, daripada asas kepada lanjutan, dan memberikan contoh kod khusus.
1. Pemasangan dan import Matplotlib
2. Lukiskan carta garisan ringkas
Berikut ialah contoh carta garisan ringkas, menunjukkan perubahan jualan syarikat dalam tempoh 12 bulan yang lalu.
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'] sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160, 180, 170, 190, 200, 210, 220] # 创建图表和画布 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制折线图 plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue') # 设置标题和标签 plt.title('Sales Trend') plt.xlabel('Months') plt.ylabel('Sales') # 显示图表 plt.show()
3. Gaya carta tersuai
Matplotlib menyediakan banyak tetapan gaya carta, yang boleh menjadikan carta anda lebih diperibadikan dan cantik.
Laraskan warna dan gaya garis
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')
Anda boleh menetapkan gaya penanda melalui parameter penanda, parameter gaya garisan melalui parameter gaya garisan dan warna melalui parameter warna.
Tetapkan legenda
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Sales') plt.legend()
Gunakan parameter label untuk menetapkan label legenda, dan kemudian gunakan kaedah plt.legend() untuk memaparkan legenda.
Tambah garis grid
plt.grid(True)
Gunakan kaedah plt.grid(True) untuk menambah garis grid.
4. Lukiskan plot serakan dan carta palang
Selain carta garis, Matplotlib juga menyokong lukisan plot serakan dan carta palang.
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 temperature = [15, 19, 22, 18, 25, 28, 30, 29, 24, 20] rainfall = [20, 40, 30, 10, 55, 60, 70, 50, 45, 35] # 创建图表和画布 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制散点图 plt.scatter(temperature, rainfall, color='red') # 设置标题和标签 plt.title('Temperature vs Rainfall') plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Rainfall (mm)') # 显示图表 plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 regions = ['North', 'South', 'East', 'West'] sales = [100, 120, 150, 130] # 创建图表和画布 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制条形图 plt.bar(regions, sales, color='blue') # 设置标题和标签 plt.title('Sales by Region') plt.xlabel('Region') plt.ylabel('Sales') # 显示图表 plt.show()
5. Lukis carta lanjutan
Matplotlib juga boleh melukis carta yang lebih kompleks, seperti carta pai dan carta 3D.
import matplotlib.pyplot as plt # 数据 products = ['A', 'B', 'C', 'D'] sales = [30, 20, 25, 15] # 创建图表和画布 plt.figure(figsize=(8, 6)) # 绘制饼图 plt.pie(sales, labels=products, autopct='%.1f%%') # 设置标题 plt.title('Sales by Product') # 显示图表 plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 创建图表和画布 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制3D图 ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') # 设置标题和标签 ax.set_title('3D Surface Plot') ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # 显示图表 plt.show()
Kesimpulan:
Melalui pengenalan dan contoh artikel ini, kita dapat memahami kaedah lukisan dan teknik penggunaan Matplotlib. Sama ada carta garisan ringkas, atau plot taburan kompleks dan carta 3D, Matplotlib menyediakan pelbagai fungsi dan pilihan untuk memenuhi keperluan yang berbeza untuk visualisasi data. Saya harap artikel ini akan membantu kedua-dua pemula dan pengguna berpengalaman, supaya mereka boleh menggunakan Matplotlib dengan lebih baik untuk analisis dan paparan data.
Atas ialah kandungan terperinci Daripada pemula kepada lanjutan, menggambarkan kaedah lukisan Matplotlib. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!