Tìm hiểu cách hiển thị một Lô đất bằng Python bằng cách sử dụng hai API của Matplotlib. Tạo các đồ thị đơn giản, phân tán, biểu đồ, quang phổ và 3D.

Bạn đang xem : cách vẽ biểu đồ bằng matplotlib

Pythonistas thường sử dụng thư viện vẽ đồ thị Matplotlib để hiển thị dữ liệu số trong các ô, đồ thị và biểu đồ bằng Python. Một loạt các chức năng được cung cấp bởi hai API (Giao diện lập trình ứng dụng) của matplotlib:

  • Giao diện API Pyplot, cung cấp hệ thống phân cấp các đối tượng mã giúp matplotlib hoạt động giống như MATLAB.

  • Giao diện API OO (Hướng đối tượng), cung cấp một tập hợp các đối tượng có thể được lắp ráp với tính linh hoạt cao hơn pyplot. API OO cung cấp

    quyền truy cập trực tiếp vào lớp phụ trợ của matplotlib.

Giao diện pyplot dễ triển khai hơn phiên bản OO và được sử dụng phổ biến hơn. Để biết thông tin về các hàm và thuật ngữ pyplot, hãy tham khảo: Pyplot trong Matplotlib là gì

Hiển thị một âm mưu bằng Python: Ví dụ Pyplot

Một loạt các hàm pyplot của Matplotlib được sử dụng để hình dung và trang trí một cốt truyện.

Cách tạo một lô đất đơn giản với hàm Plot ()

Hàm matplotlib.pyplot.plot () cung cấp một giao diện thống nhất để tạo các loại ô khác nhau.

Ví dụ đơn giản nhất sử dụng hàm plot () để vẽ các giá trị dưới dạng tọa độ x, y trong một biểu đồ dữ liệu. Trong trường hợp này, plot () nhận 2 tham số để chỉ định tọa độ của vùng:

  • Tham số cho một mảng tọa độ X

    trục

    .

  • Tham số cho một mảng tọa độ

    trục Y

    .

Một đường nằm trong khoảng từ x = 2, y = 4 đến x = 8, y = 9 được vẽ bằng cách tạo 2 mảng (2,8) (4,9) :

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np


xaxis = np.array ([2, 8])


yaxis = np.array ([4, 9])

plt.plot (xaxis, yaxis)
plt.show () 

cốt truyện ()

cách hiển thị biểu đồ 1

Cách Tùy chỉnh Hình thức Lô đất bằng Marker & amp; Kiểu đường kẻ

marker linestyle là các từ khóa matplotlib có thể được sử dụng để tùy chỉnh hình thức của dữ liệu trong một biểu đồ mà không cần sửa đổi các giá trị dữ liệu.

  • điểm đánh dấu

    là một đối số được sử dụng để gắn nhãn từng giá trị dữ liệu trong một biểu đồ với ‘

    điểm đánh dấu

    ‘.

  • linestyle

    là một đối số được sử dụng để tùy chỉnh hình thức của các đường giữa các giá trị dữ liệu hoặc loại bỏ chúng hoàn toàn.

Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được gắn nhãn bằng chữ cái “o” và có kiểu đường đứt nét “-” :

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np

xaxis = np.array ([2, 12, 3, 9])


plt.plot (xcoords, marker = “o”, linestyle = “-”)
plt.show ()  

Danh sách một phần các ký tự chuỗi là các tùy chọn được chấp nhận cho điểm đánh dấu kiểu dòng :

Xem Thêm  Mảng trong JavaScript - javascript cách tạo mảng

Kiểu đường liền nét

 “-”
Kiểu đường đứt nét “-”
““ Không có dòng
Điểm đánh dấu chữ cái “o” 

Ví dụ về biểu đồ phân tán Matplotlib

Matplotlib cũng hỗ trợ các biểu đồ nâng cao hơn, chẳng hạn như các biểu đồ phân tán. Trong trường hợp này, hàm scatter () được sử dụng để hiển thị các giá trị dữ liệu dưới dạng tập hợp của tọa độ x, y được biểu thị bằng các dấu chấm độc lập.

Trong ví dụ này, 2 mảng có cùng độ dài (một mảng cho giá trị trục X và một mảng khác cho giá trị trục Y) được vẽ. Mỗi giá trị được biểu thị bằng một dấu chấm:

Xem video tại đây.

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt


x = [2,3,7,29,8,5,13,11,22,33]

y = [4,7,55,43,2,4,11,22,33,44]


plt.scatter (x, y)

plt.show ()

Ví dụ về Matplotlib: Nhiều tập dữ liệu trong một lô

Matplotlib rất linh hoạt và có thể chứa nhiều bộ dữ liệu trong một ô duy nhất . Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ vẽ biểu đồ hai tập dữ liệu riêng biệt, xdata1 xdata2 :

Xem video tại đây.

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np


np.random.seed (5484849901)


xdata = np.random.random ([2, 8])


xdata1 = xdata [0,:]
xdata2 = xdata [1,:]


xdata1.sort ()
xdata2.sort ()


ydata1 = xdata1 ** 2
ydata2 = 1 - xdata2 ** 4


plt.plot (xdata1, ydata1)
plt.plot (xdata2, ydata2)

 
plt.xlim ([0, 1])
plt.ylim ([0, 1])

plt.title (“Nhiều tập dữ liệu trong một lô”)
plt.show () 

Ví dụ về Matplotlib: Các ô con

Bạn cũng có thể sử dụng matplotlib để tạo các hình phức tạp chứa nhiều hơn một âm mưu . Trong ví dụ này, nhiều trục được bao trong một hình và hiển thị trong các ô con:

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np


Fig, ax = plt.subplots (2, 2)

x = np.linspace (0, 5, 100)


ax [0, 0] .plot (x, np.sin (x), 'g') # row = 0, column = 0
ax [1, 0] .plot (range (100), 'b') # row = 1, column = 0
ax [0, 1] .plot (x, np.cos (x), 'r') # row = 0, column = 1
ax [1, 1] .plot (x, np.tan (x), 'k') # row = 1, column = 1

plt.show ()

cách hiển thị biểu đồ hình 2

Ví dụ về Matplotlib: Biểu đồ Biểu đồ

Biểu đồ được sử dụng để hiển thị phân bố tần số trong biểu đồ thanh.

Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ kết hợp biểu đồ của matplotlib và các khả năng của biểu đồ con bằng cách tạo một biểu đồ chứa năm biểu đồ thanh. Các khu vực trong biểu đồ thanh sẽ tỷ lệ với tần suất của một biến ngẫu nhiên và độ rộng của mỗi biểu đồ thanh sẽ bằng khoảng phân loại:

Xem video tại đây.

 nhập matplotlib.plot dưới dạng plt
nhập matplotlib.ticker dưới dạng maticker
nhập numpy dưới dạng np


data = np.random.normal (0, 3, 800)


Fig, ax = plt.subplots ()
weights = np.ones_like (data) / len (data)


ax.hist (dữ liệu, thùng = 5, weights = trọng lượng)
ax.yaxis.set_major_formatter (maticker.PercentFormatter (xmax = 1.0, decimals = 1))

plt.title (“Lô biểu đồ”)
plt.show () 

Ví dụ về Matplotlib: Biểu đồ phổ pha

Biểu đồ phổ pha cho phép chúng tôi hình dung các đặc tính tần số của tín hiệu.

Trong ví dụ nâng cao này, chúng tôi sẽ vẽ biểu đồ phổ pha của hai tín hiệu (được biểu thị dưới dạng hàm) mà mỗi tín hiệu có tần số khác nhau:

 nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np


np.random.seed (0)

 
dt = 0,01

#
Fs = 1 / dt # ex [; aom Fs]


t = np.arange (0, 10, dt)
res = np.random.randn (len (t))
r = np.exp (-t / 0,05)


var_res = np.convolve (res, r) * dt
var_res = chuyển_đổi [: len (t)]
s = 0,5 * np.sin (1,5 * np.pi * t) + số lượt chuyển đổi


Fig, (ax) = plt.subplots ()
ax.plot (t, s)

ax.phase_spectrum (s, Fs = Fs)

plt.title (“Đồ thị phổ pha”)
plt.show ()

cách hiển thị đồ thị hình 3

Ví dụ về Matplotlib: 3D Plot

Matplotlib cũng có thể xử lý các biểu đồ 3D bằng cách cho phép sử dụng trục Z. Chúng tôi đã tạo một biểu đồ phân tán 2D ở trên, nhưng trong ví dụ này, chúng tôi sẽ tạo một biểu đồ phân tán 3D: < / p>

Xem Thêm  Các phương thức và lớp trừu tượng (Hướng dẫn Java ™> Học ngôn ngữ Java> Giao diện và kế thừa) - java public abstract method

Xem video tại đây.

 từ mpl_toolkits.mplot3d nhập Axes3D
nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt

Fig = plt.figure ()


ax = fig.add_subplot (111, projector = '3d')




# Tạo tọa độ x, y, z:
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [11,4,2,5,13,4,14,2,4,8]
z = [2,3,4,5,5,7,9,11,19,9]


ax.scatter (x, y, z, c = 'red', marker = "o")


ax.set_xlabel ('Trục X')
ax.set_ylabel ('Trục Y')
ax.set_zlabel ('Trục Z')

plt.show () 

Cách sử dụng phần phụ trợ Matplotlib

Matplotlib có thể nhắm mục tiêu bất kỳ định dạng đầu ra nào mà bạn có thể nghĩ ra. Thông thường nhất, các nhà khoa học dữ liệu hiển thị các ô trong sổ ghi chép Jupyter của họ, nhưng bạn cũng có thể hiển thị các ô trong ứng dụng.

Trong ví dụ này, chương trình phụ trợ OO của matplotlib sử dụng hàm Tkinter TkAgg () để tạo kết xuất chất lượng cao Agg (Anti-Grain Geometry) và Tk mainloop () chức năng hiển thị một âm mưu:

 từ nhập tkinter *
từ nhập tkinter.ttk *

nhập matplotlib
matplotlib.use ("TkAgg")
from matplotlib.figure import Hình


từ matplotlib.backends.backend_tkagg nhập HìnhCanvasTkAgg

root = Tk ()

figure = Hình (figsize = (5, 4), dpi = 100)
plot = figure.add_subplot (1, 1, 1)

x = [0,1, 0,2, 0,3, 0,4]
y = [-0.1, -0.2, -0.3, -0.4]
plot.plot (x, y, color = "red", marker = "o", linestyle = "-")

canvas = FigureCanvasTkAgg (hình, gốc)
canvas.get_tk_widget (). grid (row = 0, column = 0)

root.mainloop () 

cách hiển thị hình vẽ đồ thị 4

Mẹo cuối cùng : việc thực thi tập lệnh matplotlib tạo ra một đầu ra văn bản trong bảng điều khiển Python (không phải một phần của màn hình biểu đồ giao diện người dùng) có thể bao gồm các thông báo cảnh báo hoặc không hấp dẫn về mặt hình ảnh. Để khắc phục điều này, bạn có thể thêm dấu chấm phẩy (;) vào cuối dòng mã cuối cùng trước khi hiển thị âm mưu. Ví dụ:

Hàm

 # pyplot scatter ():
plt.scatter (x, y);

plt.show () 


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề làm thế nào để lập âm mưu bằng cách sử dụng matplotlib

Matplotlib Tutorial (Part 1): Creating and Customizing Our First Plots

alt

  • Tác giả: Corey Schafer
  • Ngày đăng: 2019-06-10
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 3911 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: In this video, we will be learning how to get started with Matplotlib.

    This video is sponsored by Brilliant. Go to https://brilliant.org/cms to sign up for free. Be one of the first 200 people to sign up with this link and get 20% off your premium subscription.

    In this Python Programming video, we will be learning how to get started with Matplotlib. Matplotlib is a plotting library with a lot of functionality for visualizing our data in an easy to digest format. We will learn how to make simple line plots, customize our graphs, and the basics of working with Matplotlib. Let’s get started…

    The code from this video (with added logging) can be found at:
    http://bit.ly/Matplotlib-01

    Virtual Environment Tutorial – https://youtu.be/Kg1Yvry_Ydk
    Jupyter Notebook Tutorial – https://youtu.be/HW29067qVWk
    Matplotlib Format Strings – http://bit.ly/Matplotlib-Fmt-Str

    ✅ Support My Channel Through Patreon:
    https://www.patreon.com/coreyms

    ✅ Become a Channel Member:
    https://www.youtube.com/channel/UCCezIgC97PvUuR4_gbFUs5g/join

    ✅ One-Time Contribution Through PayPal:
    https://goo.gl/649HFY

    ✅ Cryptocurrency Donations:
    Bitcoin Wallet – 3MPH8oY2EAgbLVy7RBMinwcBntggi7qeG3
    Ethereum Wallet – 0x151649418616068fB46C3598083817101d3bCD33
    Litecoin Wallet – MPvEBY5fxGkmPQgocfJbxP6EmTo5UUXMot

    ✅ Corey’s Public Amazon Wishlist
    http://a.co/inIyro1

    ✅ Equipment I Use and Books I Recommend:
    https://www.amazon.com/shop/coreyschafer

    ▶️ You Can Find Me On:
    My Website – http://coreyms.com/
    My Second Channel – https://www.youtube.com/c/coreymschafer
    Facebook – https://www.facebook.com/CoreyMSchafer
    Twitter – https://twitter.com/CoreyMSchafer
    Instagram – https://www.instagram.com/coreymschafer/

    Python Matplotlib

Làm thế nào để bạn âm mưu trong Pyplot?

  • Tác giả: presbyteryofstockton.org
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 1516 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Kiểm soát thuộc tính dòng Sử dụng từ khóa args: plt. plot (x, y, linewidth = 2.0) Sử dụng các phương thức setter của một cá thể Line2D. plot trả về danh sách các đối tượng Line2D; ví dụ: line1, line2 = plot (x1, y1, x2, y2). Sử dụng lệnh setp (). Ví dụ dưới đây sử dụng lệnh kiểu MATLAB để đặt nhiều thuộc tính trên một danh sách các dòng.

Có cách nào để tách các lô matplotlib để việc tính toán có thể tiếp tục không?

  • Tác giả: qastack.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 4358 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: [Tìm thấy giải pháp!] Sử dụng matplotlib các cuộc gọi sẽ không chặn: Sử dụng draw(): from matplotlib.pyplot import plot,…

Hướng dẫn sử dung Matplotlib trong Python

  • Tác giả: websitehcm.com
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 8557 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Hướng dẫn sử dung Matplotlib trong Python w3seo cách sử dụng thư viện Matplotlib, sử dụng Matplotlib để vẽ đồ thị trong data science

Làm cách nào để nói với matplotlib rằng tôi đã hoàn thành một âm mưu?

  • Tác giả: vi.pinlivingcolor.com
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 1061 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Đoạn mã sau vẽ hai tệp PostScript (.ps), nhưng mã thứ hai chứa cả hai dòng. import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.subplot (111) x …

Vẽ đồ thị trong Python với thư viện Matplotlib

  • Tác giả: allaravel.com
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 7767 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trực quan hóa trong phân tích dữ liệu rất quan trọng. Trong Python với thư viện Matplotlib, hướng dẫn vẽ các đồ thị, biểu đồ từ dữ liệu rất dễ dàng

Bài 1: Giới thiệu Matplotlib

  • Tác giả: vncoder.vn
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 9480 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: matplotlib là gì, khái niệm về matplotlib, ưu điểm của matplotlib

Xem thêm các bài viết khác thuộc chuyên mục: Kiến thức lập trình

Xem Thêm  Cách xóa bảng trong SQL - cách xóa bảng trong sql

By ads_php