Cổng Khoa học Máy tính dành cho những người yêu thích máy tính. Nó bao gồm các bài báo về khoa học máy tính và lập trình được viết tốt, tư duy tốt và được giải thích tốt, các câu đố và thực hành / lập trình cạnh tranh / các câu hỏi phỏng vấn công ty.

Bạn đang xem : vẽ biểu đồ trong python

Loạt bài này sẽ giới thiệu cho bạn cách vẽ biểu đồ trong python với Matplotlib , được cho là thư viện trực quan hóa dữ liệu và đồ thị phổ biến nhất cho Python.
Cài đặt
Cách dễ nhất để cài đặt matplotlib là sử dụng pip. Nhập lệnh sau vào terminal:

 pip install matplotlib 

HOẶC, bạn có thể tải xuống từ tại đây và cài đặt nó theo cách thủ công.

Python-Foundation-Course

Bắt đầu (Vẽ một đường)

Python

nhập matplotlib.pyplot as plt

x = [ 1 , 2 , 3 ]

< p class = "line number7 index6 alt2"> y = [ < code class = "value"> 2 , 4 , 1 ]

plt.plot (x, y )

plt.xlabel ( 'x - axis' )

plt.ylabel ( 'y - axis' < / code> )

plt.title ( 'Của tôi đồ thị đầu tiên! ' )

< / p>

plt.show ()

 
 

Đầu ra:

mp1

Mã có vẻ dễ hiểu. Các bước sau được thực hiện theo các bước sau:

  • Xác định trục x và các giá trị trục y tương ứng dưới dạng danh sách.
  • Vẽ chúng trên canvas bằng cách sử dụng .plot () hàm.
  • Đặt tên cho trục x và trục y bằng cách sử dụng các hàm .xlabel () .ylabel () .
  • Đặt tiêu đề cho cốt truyện của bạn bằng cách sử dụng hàm .title () .
  • Cuối cùng, để xem cốt truyện của bạn, chúng tôi sử dụng .show () function.

Vẽ hai hoặc nhiều dòng trên cùng một biểu đồ

Python

nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt < / p>

x1 = [ 1 , 2 , 3 ]

y1 = [ 2 , 4 , 1 ] < / p>

plt.plot (x1, y1, nhãn = "line 1" )

x2 = [ 1 , 2 , 3 ]

y2 = [ 4 , 1 , 3 ]

plt.plot (x2, y2, nhãn = " line 2 "< / code> )

plt.xlabel ( 'x - trục ' )

< p class = "line number17 index16 alt2">

plt.ylabel ( ' y - axis ' )

plt.title ( 'Hai dòng trên cùng một biểu đồ!' )

plt.legend ()

< / code>

plt.show ()

 
 

Đầu ra:

mp2

  • Ở đây, chúng tôi vẽ hai đường trên cùng một biểu đồ. Chúng tôi phân biệt giữa chúng bằng cách đặt cho chúng một cái tên ( label ) được chuyển làm đối số của hàm .plot ().
  • Hình hộp chữ nhật nhỏ cung cấp thông tin về loại dòng và màu của nó được gọi là huyền thoại. Chúng tôi có thể thêm chú giải vào cốt truyện của mình bằng cách sử dụng hàm .legend () .

Tùy chỉnh cốt truyện

Ở đây, chúng ta thảo luận về một số tùy chỉnh cơ bản áp dụng cho hầu hết mọi âm mưu.

Python

< / p>

nhập matplotlib.pyplot as plt

x < / code> = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]

y = [ 2 < mã class = "trơn">, 4 , 1 , 5 , 2 < / code> , 6 ]

plt.plot (x, y, color = 'green' < / code> , linestyle = 'dashed' , độ rộng dòng = 3 ,

marker = 'o' , markerfacecolor = 'blue' , kích thước điểm đánh dấu = 12 < code class = "trơn">)

plt.ylim ( 1 , 8 )

plt.xlim ( 1 , 8 )

plt.xlabel ( 'x - axis' )

plt.ylabel ( 'y - axis' )

plt.title ( 'Một số tùy chỉnh thú vị!' < code class = "trơn">)

plt.show ()

 
 

Đầu ra:

mp3

Như bạn có thể thấy, chúng tôi đã thực hiện một số tùy chỉnh như

  • thiết lập độ rộng đường kẻ, kiểu đường kẻ, màu đường kẻ.
  • đặt điểm đánh dấu, màu mặt của điểm đánh dấu , kích thước của điểm đánh dấu.
  • ghi đè phạm vi trục x và y. Nếu việc ghi đè không được thực hiện, mô-đun pyplot sử dụng tính năng tự động chia tỷ lệ để đặt phạm vi trục và tỷ lệ.

Biểu đồ thanh < / strong>

Python

nhập matplotlib.pyplot as plt

trái = < mã class = "trơn"> [ 1 , 2 , 3 , 4 < / code> , 5 ]

height = < mã class = "trơn"> [ 10 , 24 , 36 , 40 < / code> , 5 ]

tick_label = [ 'one' , 'hai' , 'three' , 'four' , 'five' < / code> ]

plt.bar (left, height, tick_label = tick_label,

width = 0.8 , màu = [ 'red' , 'green' ])

plt.xlabel ( 'x - axis ' )

plt.ylabel ( 'y - axis' )

plt.title ( 'Biểu đồ thanh của tôi!' )

< code class = "trơn"> plt.show ()

 
 

Đầu ra:

mp4

  • Ở đây, chúng tôi sử dụng plt.bar () có chức năng vẽ biểu đồ thanh.
  • tọa độ x của phía bên trái của các thanh được chuyển cùng với chiều cao của các thanh.
  • bạn cũng có thể cung cấp một số đặt tên cho x-ax là tọa độ bằng cách xác định tick_labels

Biểu đồ

Python


nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt

lứa tuổi = [ 2 , 5 , < code class = "value"> 70 , 40 , 30 , 45 < / code> , 50 , 45 , 43 , 40 , 44 ,

60 , 7 , 13 , 57 , 18 , 90 , 77 , 32 , 21 , 20 , 40 de> ]

range = < mã class = "trơn"> ( 0 , 100 )

thùng = 10

plt.hist (tuổi, thùng, range , color = 'green' ,

histtype = 'bar' , băng thông = 0.8 )

plt.xlabel ( 'age' )

plt.ylabel ( 'Số người' ) ​​

plt.title ( 'Biểu đồ của tôi' )

plt.show ()

 
 

Đầu ra:
< / p>

mp5

< / p>

  • Ở đây, chúng tôi sử dụng hàm plt.hist () để vẽ biểu đồ.
  • tần số được chuyển dưới dạng độ tuổi > list.
  • Phạm vi có thể được đặt bằng cách xác định một bộ chứa các giá trị tối thiểu và tối đa.
  • Bước tiếp theo là “ bin ” phạm vi giá trị — nghĩa là, chia toàn bộ phạm vi giá trị thành một chuỗi khoảng thời gian — và sau đó đếm có bao nhiêu giá trị rơi vào mỗi khoảng thời gian. Ở đây chúng tôi đã xác định thùng = 10. Vì vậy, có tổng cộng 100/10 = 10 khoảng.

Biểu đồ phân tán

Python

import matplotlib.pyplot as plt

< / code>

x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10 ]

y = [ 2 , 4 < mã class = "trơn">, 5 , 7 , 6 , 8 < / code> , 9 , 11 , 12 , 12 ]

< p class = "line number8 index7 alt1">

plt.scatter (x, y, nhãn = "stars" , color = "green" ,

marker = " * " , s = 30 )

plt.xlabel ( 'x - axis' )

plt.ylabel ( 'y - axis' )

< / p>

plt.title ( 'Biểu đồ phân tán của tôi!' )

plt.legend ( )

plt.show ()

 
 

Đầu ra:

mp6

  • Ở đây, chúng tôi sử dụng hàm plt.scatter () để vẽ biểu đồ phân tán.
  • Dưới dạng một đường, chúng tôi cũng xác định x và các giá trị trục y tương ứng ở đây .
  • Đối số marker được sử dụng để đặt ký tự sử dụng làm điểm đánh dấu. Kích thước của nó có thể được xác định bằng cách sử dụng thông số s .

Biểu đồ hình tròn

< p>

Python


nhập matplotlib.pyplot as plt

hoạt động = [ 'eat' , 'sleep' , 'work' , 'play' ]

lát = [ 3 , 7 , 8 , 6 ]

màu sắc = [ 'r' , 'y' , 'g' , 'b' ]

plt.pie ( các lát cắt, nhãn = hoạt động, màu sắc = màu sắc,

startangle < / code> = 90 , shadow = True , bùng nổ = ( 0 , 0 , 0.1 , 0 ),

radius = 1.2 , autopct = '% 1.1f %%' )

plt.legend ()

< / p>

plt.show ()

 
 

Kết quả của chương trình trên trông giống như sau:

mp7

  • Ở đây, chúng tôi vẽ biểu đồ hình tròn bằng cách sử dụng phương pháp plt.pie () .
  • Trước hết, chúng tôi xác định nhãn bằng cách sử dụng danh sách có tên hoạt động .
  • Sau đó, một phần của mỗi nhãn có thể được xác định bằng cách sử dụng một danh sách khác có tên là lát cắt .
  • Màu cho từng nhãn được xác định bằng danh sách có tên màu .
  • shadow = True sẽ hiển thị bóng bên dưới mỗi nhãn trong biểu đồ hình tròn .
  • startangle xoay phần đầu của biểu đồ hình tròn theo độ nhất định ngược chiều kim đồng hồ so với trục x.
  • boom được sử dụng để đặt phần bán kính mà chúng tôi bù đắp cho mỗi nêm.
  • autopct được sử dụng để định dạng giá trị của từng nhãn. Ở đây, chúng tôi đã đặt nó để chỉ hiển thị giá trị phần trăm tối đa 1 chữ số thập phân.

Vẽ đồ thị các đường cong của phương trình đã cho

Python

< br />

nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt

nhập numpy dưới dạng np

x = np.arange ( 0 , 2 * (np.pi), 0,1 )

y = np.sin (x)

plt.plot (x , y)

plt.show ()

 
 

Kết quả

của chương trình trên trông giống như sau:

mp8

Ở đây, chúng tôi sử dụng NumPy là một gói xử lý mảng có mục đích chung trong python.

  • Để đặt các giá trị trục x, chúng tôi sử dụng phương thức np.arange () trong đó hai phương thức đầu tiên đối số dành cho phạm vi và đối số thứ ba là đối số tăng dần theo từng bước. Kết quả là một mảng NumPy.
  • Để nhận các giá trị trục y tương ứng, chúng tôi chỉ cần sử dụng phương thức np.sin () được xác định trước trên mảng NumPy.
  • < li> Cuối cùng, chúng tôi vẽ biểu đồ các điểm bằng cách chuyển các mảng x và y vào hàm plt.plot () .

Vì vậy, trong phần này, chúng tôi đã thảo luận về các các loại lô chúng tôi có thể tạo trong matplotlib. Còn nhiều mảnh đất khác chưa được đề cập nhưng những mảnh đất quan trọng nhất được thảo luận ở đây -

Bài viết này được đóng góp bởi < strong> Nikhil Kumar . Nếu bạn thích GeeksforGeeks và muốn đóng góp, bạn cũng có thể viết một bài báo bằng cách sử dụng write.geeksforgeeks.org hoặc gửi bài viết của bạn đến review-team@geeksforgeeks.org qua thư. Xem bài viết của bạn xuất hiện trên trang chính của GeeksforGeeks và trợ giúp những Geeks khác.
Vui lòng viết nhận xét nếu bạn thấy bất kỳ điều gì không chính xác hoặc bạn muốn chia sẻ thêm thông tin về chủ đề đã thảo luận ở trên.

Ghi chú cá nhân của tôi


Xem thêm những thông tin liên quan đến chủ đề vẽ đồ thị trong python

01-Vẽ đồ thị multiline sử dụng Matplotlib, python 3, có nhiều tuỳ chỉnh

alt

  • Tác giả: Nguyen Duc Hoang
  • Ngày đăng: 2020-02-17
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 5314 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong bài này chúng ta sẽ vẽ đồ thị dạng multiline sử dụng thư viện Matplotlib, có tuỳ chỉnh màu sắc, marker, vv.
    Support - https://www.paypal.me/sunlight4d
    SUBSCRIBE TO MY CHANNEL FOR MORE INTERESTING VIDEOS:
    https://www.youtube.com/c/NguyenDucHoang
    You can see code in github:
    https://github.com/sunlight3d?tab=repositories
    Twitter: https://twitter.com/NguyenD97601913
    Facebook: https://www.facebook.com/nguyen.duc.hoang.bk

Làm thế nào để vẽ biểu đồ bằng Matplotlib trong Python với một danh sách dữ liệu?

  • Tác giả: qastack.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 7011 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: [Tìm thấy giải pháp!] Nếu bạn muốn có một biểu đồ, bạn không cần phải đính kèm bất kỳ 'tên'…

Vẽ đồ thị trong Python với thư viện Matplotlib

  • Tác giả: allaravel.com
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 1541 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

Biểu đồ với Python

  • Tác giả: helpex.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 9457 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét chi tiết vẽ biểu đồ bằng thư viện matplotlib. Tầm quan trọng của biểu đồ là cách thông tin được nhóm lại với nhau để có thể so sánh và phân tích. Bài…

Vẽ Biểu Đồ Trong Python

  • Tác giả: sharecs.net
  • Đánh giá: 5 ⭐ ( 7171 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Vẽ Biểu Đồ Trong Python 2022 ( Plotting Diagrams In Python )- Pip install matplotlib , code python đơn giản, Vẽ biểu đồ histogram trong Python ...

Tạo dữ liệu và vẽ đồ thị với Numpy và Matplotlib

  • Tác giả: vfftech.vn
  • Đánh giá: 3 ⭐ ( 3917 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Jupyter Notebook là công cụ thực hiện code Python, không những thế bạn có thể đưa vào văn bản, hình ảnh giúp cho các đoạn code dễ hiểu và có thể chia sẻ với

Đây là Cách tạo Đồ thị bằng Python (Thực ra là Glowscript)

  • Tác giả: ichi.pro
  • Đánh giá: 4 ⭐ ( 8928 lượt đánh giá )
  • Khớp với kết quả tìm kiếm: Tôi không biết bạn làm gì, tôi biết tôi làm gì và đó là công cụ vật lý. Vì vậy, trong vật lý, chúng ta lập đồ thị - giống như mọi lúc.

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

Xem Thêm  trên / dưới / trái / phải | Thủ thuật CSS - vị trí cuối cùng là gì

By ads_php