Matplotlib-это библиотека на python, которая создает 2D-графики для визуализации данных. Визуализация всегда помогает лучше анализировать данные и повышает способность пользователя принимать решения. В этом учебнике matplotlib мы построим несколько графиков и изменим некоторые свойства, такие как шрифты, метки, диапазоны и т. Д.,
Сначала мы установим matplotlib, а затем начнем строить некоторые базовые графики. Перед этим давайте посмотрим некоторые графики, которые может нарисовать matplotlib.
Типы участков
В matplotlib существует несколько различных типов сюжетов. В этом разделе кратко объясняются некоторые типы сюжетов в matplotlib.
Линейный график
Линейный график-это простая 2D-линия на графике.
Контурная пластика и Псевдо-цвет
Мы можем представить двумерный массив в цвете с помощью функции pcolormesh (), даже если размеры расположены неравномерно. Аналогично, функция contour() выполняет ту же работу.
Гистограммы
Чтобы вернуть количество бинов и вероятности в виде гистограммы, мы используем функцию hist().
Пути
Чтобы добавить произвольный путь в Matplotlib, мы используем модуль matplotlib.path.
Streamplot
Мы можем использовать функцию streamplot() для построения линий тока вектора. Мы также можем сопоставить цвета и ширину различных параметров, таких как скорость, время и т. Д.
Гистограммы
Мы можем использовать функцию bar() для создания гистограмм с большим количеством настроек.
Другие Типы
Некоторые другие примеры графиков в Matplotlib включают:
- Эллипсы
- Круговые диаграммы
- Таблицы
- Точечные графики
- Виджеты GUI
- Заполненные кривые
- Обработка данных
- Бревенчатые участки
- Легенды
- TeX – Обозначения для текстовых объектов
- Собственный рендеринг текста
- ГРАФИЧЕСКИЙ ИНТЕРФЕЙС ЭЭГ
- Эскизные графики в стиле XKCD
Установка
Предполагая, что путь Python задан в переменных среды, вам просто нужно использовать команду pip для установки пакета matplotlib, чтобы начать работу.
Используйте следующую команду:
$ pip install matplotlib
В моей системе пакет уже установлен. Если пакета еще нет, он будет загружен и установлен.
Чтобы импортировать пакет в файл Python, используйте следующую инструкцию:
import matplotlib.pyplot as plt
Где matplotlib-это библиотека, pyplot-это пакет, который включает в себя все функции MATLAB для использования функций MATLAB в Python.
Наконец, мы можем использовать plt для вызова функций в файле python.
Вертикальная линия
Чтобы построить вертикальную линию с помощью pyplot, вы можете использовать функцию axvline ().
Синтаксис axvline выглядит следующим образом:
plt.axvline(x=0, ymin=0, ymax=1, \*\*kwargs)
В этом синтаксисе: x – это координата для оси x. Эта точка находится там, где линия будет генерироваться вертикально. ymin – это нижняя часть графика, ymax – верхняя часть графика. **kwargs – это свойства линии, такие как цвет, метка, стиль линии и т. Д.
import matplotlib.pyplot as plt plt.axvline(0.2, 0, 1, label='pyplot vertical line')
В этом примере мы рисуем вертикальную линию. 0.2 означает, что линия будет нарисована в точке 0.2 на графике. 0 и 1-это ymin и ymax соответственно.
обозначьте одно из свойств линии. legend () – это функция MATLAB, которая включает метку на графике. Наконец, show() откроет экран графика или графика.
Горизонтальная линия
Axhline() строит горизонтальную линию вдоль. Синтаксис axhline() выглядит следующим образом:
plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=1, \*\*kwargs)
В синтаксисе: y – это координаты вдоль оси y. Эти точки находятся там, где линия будет генерироваться горизонтально. xmin – это левая часть графика, xmax – правая часть графика. **kwargs – это свойства линии, такие как цвет, метка, стиль линии и т. Д.
Заменив axvline() на axhline() в предыдущем примере, вы получите горизонтальную линию на графике:
import matplotlib.pyplot as plt plt.axhline(ypoints, 0, 1, label='pyplot horizontal line')
Несколько Строк
Чтобы построить несколько вертикальных линий, мы можем создать массив точек x/координат, а затем перебрать каждый элемент массива, чтобы построить более одной линии:
import matplotlib.pyplot as plt xpoints = [0.2, 0.4, 0.6] plt.axvline(p, label='pyplot vertical line')
Приведенный выше вывод выглядит не очень привлекательно, мы также можем использовать разные цвета для каждой линии на графике.
Рассмотрим пример ниже:
import matplotlib.pyplot as plt xpoints = [0.2, 0.4, 0.6] for p, c in zip(xpoints, colors): plt.axvline(p, label='line: {}'.format(p), c=c)
В этом примере мы имеем массив линий и массив цветовых символов Python. Используя функцию zip () , оба массива объединяются вместе: первый элемент x points[] с первым элементом массива color [] . Таким образом, первый, второй и т. Д.
Фигурные скобки {} действуют как заполнитель для добавления переменных Python к печати с помощью функции format (). Следовательно, у нас есть x точек[] на графике.
Просто замените axvline() на axhline() в предыдущем примере, и у вас будет несколько горизонтальных линий на графике:
import matplotlib.pyplot as plt ypoints = [0.2, 0.4, 0.6, 0.68] colors = ['b', 'k', 'y', 'm'] for p, c in zip(ypoints, colors): plt.axhline(p, label='line: {}'.format(p), c=c)
Код тот же, у нас есть массив из четырех точек оси y и на этот раз разных цветов. Оба массива объединяются вместе с функцией zip (), повторяются через конечный массив, а axhline() строит линии, как показано на выходных данных ниже:
Сохранить фигуру
После построения графика, как сохранить выходной график?
Чтобы сохранить сюжет, используйте savefig() pyplot.
plt.savefig(fname, \*\*kwargs)
Где fname – это имя файла. Место назначения или путь также могут быть указаны вместе с именем файла. Параметр kwargs является необязательным. Он используется для изменения ориентации, формата, цвета лица, качества, dpi и т. Д.