Thủ Thuật về Hướng dẫn dùng matplotlob python Mới Nhất
Họ và tên học viên Nữ đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng matplotlob python được Update vào lúc : 2022-09-27 02:36:26 . Với phương châm chia sẻ Bí quyết Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc Post vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.Trong hướng dẫn trước của chúng tôi, Làm sạch tài liệu Python . Hôm nay, tất cả chúng ta sẽ chơi với Hướng dẫn Python Matplotlib và Cốt truyện Python. Hơn nữa, tất cả chúng ta sẽ thảo luận về Pyplot, Chuỗi từ khóa và Các biến số phân loại của Python Plotting. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đề cập đến những thuộc tính Line và một số trong những ví dụ về Python Matplotlib.
Nội dung chính- Python Matplotlib là gì?Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyếtPython MatplotlibHướng dẫn Python Matplotlib – PyplotĐịnh dạng Python plotTừ khóa Python MatplotlibCác biến phân loại cho Python PlottingMột số thuộc tính dòng của MatplotlibChAntialiasedColor hoặc cLinestyle hoặc lsMarkeredgecolorMarkeredgewidthMarkerfacecolor và MarkersizeHiển thị Grid trong PythonKết luận
Các đọc thêm:
Vì vậy, hãy khởi đầu Hướng dẫn Python Matplotlib.
- Python Matplotlib là gì?Hướng dẫn
Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyếtHướng dẫn Python Matplotlib – PyplotTừ khóa Python MatplotlibCác biến phân loại cho Python PlottingMột số thuộc tính dòng của MatplotlibHiển thị Grid trong PythonKết luận
Python Matplotlib là gì?
Làm việc trên nhiều nền tảng, khi bạn muốn tưởng tượng những số liệu chất lượng xuất bản ở định dạng bản cứng và môi trường tự nhiên thiên nhiên tương tác, bạn sử dụng matplotlib. Đây là một thư viện để vẽ biểu đồ 2 chiều với Python.
Một số lô đất mà nó sẽ được cho phép chúng tôi xây dựng là:
- Biểu đồBiểu đồ lỗiQuang phổ công suấtBiểu đồ cộtĐiểm phân tán
Một số tính năng của Python Plot tương hỗ
- Thuộc tính phông chữThuộc tính AxesCác kiểu đường kẻ
Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyết
Đối với hướng dẫn Python Matplotlib của chúng tôi, chúng tôi sẽ cần hai thư viện Python .
Python Matplotlib
Chúng ta đã thảo luận về vấn đề này trong phần 2. Để setup nó, bạn hoàn toàn có thể sử dụng lệnh sau
Pandas
Pandas là một thư viện Python khác mà chúng tôi sẽ sử dụng ở đây. Nó được cho phép chúng tôi thao tác và phân tích tài liệu bằng phương pháp sử dụng cấu trúc tài liệu và những phép toán trên bảng số và chuỗi thời gian.
Bạn hoàn toàn có thể setup nó bằng lệnh sau
Hướng dẫn Python Matplotlib – Pyplot
Nó có một giao diện pyplot. Điều này chứa những hàm in như lệnh được cho phép tất cả chúng ta thay đổi một hình.
plot()
Bạn hoàn toàn có thể sử dụng phương thức plot () để tạo một biểu đồ những điểm trên biểu đồ.
import matplotlib.pyplot as plt # khai báo thư viện plt.plot([2,3,4,5]) # tạo điểm trên mapplt.xlabel('Actual birth weight') # label x plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y
Ở đây, những phương thức xlabel () và ylabel () được cho phép tất cả chúng ta đặt nhãn cho những trục x và y tương ứng. Nó nhận những giá trị từ list những tham số của chúng tôi cho trục y; đối với trục x, nó sử dụng 0,0, 1,0, 2,0 và 3,0 cho bốn điểm.
Chúng tôi hoàn toàn có thể đáp ứng cho nó nhiều hơn nữa một list những tham số
plt.plot([2,3,4,5],[3,8,10,12]) plt.show()
Điều này lấy list đầu tiên cho trục x và list thứ hai cho trục y.
Định dạng Python plot
Đối số thứ ba sẽ được cho phép bạn chọn màu và kiểu đường của âm mưu trong Ngôn ngữ lập trình Python. Chuỗi định dạng mặc định đáp ứng cho tất cả chúng ta một đường liền nét màu xanh lam, như tất cả chúng ta đã thấy trong những ví dụ cho tới nay. Đây là ‘b-‘. Bạn thấy đấy, những chuỗi này là từ MATLAB.
plt.plot([2,3,4,5],[3,8,10,12],'gs') # khai báo đồ thị plt.axis([0,7,0,21]) # khai báo trục x plt.show() # vẽ ra đồ thị
Định dạng Plot Python của bạn Phương thức axis () được cho phép chúng tôi đặt chính sách xem cho những trục theo xmin, xmax, ymin và ymax. Chuỗi định dạng ‘gs’ ở đây cho tất cả chúng ta những ô vuông màu xanh lá cây. Tương tự, tất cả chúng ta cũng hoàn toàn có thể vẽ những quả cầu màu xanh lá cây, đỏ và xanh lam, hình vuông vắn và hình tam giác. Hãy lấy một ví dụ khác.
import numpy as np # khai báo thư viện t=np.arange(0,5,0.2) plt.plot(t,t,'r--',t,t**3,'b^',t,t**2,'gs') # vẽ đồ thị plt.show() # vẽ ra đồ thị
Từ khóa Python Matplotlib
Sử dụng đối số từ khóa tài liệu , tất cả chúng ta có thể tạo những lô Python với những chuỗi liên quan đến một số trong những biến. Chúng ta hoàn toàn có thể truy cập những biến này bằng chuỗi.
data='a':np.arange(50), 'c':np.random.randint(0,50,50), 'd':np.random.randn(50) data['b']=data['a']+10*np.random.randn(50) data['d']=np.abs(data['d'])*100 plt.scatter('a','b',c="c",s="d",data=data) plt.show()
Các biến phân loại cho Python Plotting
Chúng ta hoàn toàn có thể chuyển những biến phân loại cho những hàm lập biểu đồ của Python.
names=["Dingos","Wild Cats","Tigers"] values=[1,11,111] plt.figure(1,figsize=(9,3)) plt.subplot(131) plt.bar(names,values) plt.subplot(132) plt.scatter(names,values) plt.subplot(133)plt.plot(names,values) plt.suptitle('Varsity') plt.show()
Một số thuộc tính dòng của Matplotlib
Sử dụng một số trong những đối số từ khóa, chúng tôi hoàn toàn có thể thay đổi giao diện của biểu đồ. Hãy xem xét một số trong những.
Linewidth
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],linewidth=4.0) plt.show()
Alpha
Chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng kênh alpha để tạo ra những ô đẹp hơn bằng phương pháp làm dịu sắc tố.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],alpha=5.5) plt.show()
ChAntialiased
Nếu bạn nhìn kỹ, những đường trông khá mịn. Nhưng tất cả chúng ta hoàn toàn có thể tắt khử răng cưa – điều này sẽ cho tất cả chúng ta thấy răng cưa trong những dòng.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],antialiased=True) plt.show()
Color hoặc c
Bạn hoàn toàn có thể đặt màu của ô với thông số này.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],color="Chartreuse") plt.show()
Dashes
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],dashes=[1,2,4,4]) plt.show()
Linestyle hoặc ls
Bạn hoàn toàn có thể chọn kiểu đường bạn muốn cho âm mưu của tớ.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],linestyle="steps") plt.show()
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],linestyle=":")
plt.show()
Marker
Một điểm đánh dấu sẽ được cho phép bạn chọn hình tượng bạn muốn hiển thị tại những điểm ngắt và khúc cua.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],marker="+") plt.show()
Markeredgecolor
Bạn cũng hoàn toàn có thể quyết định sắc tố cho những cạnh điểm đánh dấu của tớ.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],marker="+",markeredgecolor="brown") plt.show()
Markeredgewidth
Điều này được cho phép chúng tôi quyết định độ dày mà chúng tôi muốn đánh dấu.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],marker="+",markeredgewidth=0.4) plt.show()
Markerfacecolor và Markersize
Điều này sẽ được cho phép bạn chọn màu để điền vào điểm đánh dấu của bạn và kích thước để giữ nó.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],marker=".",markerfacecolor="orange",markersize=13.0)
Markevery
Tham số này được cho phép chúng tôi quyết định tham số nào chúng tôi muốn đặt điểm đánh dấu.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],marker=".",markerfacecolor="orange",markersize=13.0,markevery=2)
Zorder
Điều này được cho phép chúng tôi quyết định ô nào sẽ hiển thị ở phía trước và ô nào sẽ hiển thị ở phía sau.
plt.plot([1,2,3],[2,4,9],zorder=1,linewidth=4) plt.plot([1,2,6,9],[2,4,9,10],zorder=2,linewidth=4) plt.show()
Trong biểu đồ này, trong khu vực được xung quanh bởi những điểm (1,2) và (2,4), cả hai ô đều gồm có những điểm giống nhau, nhưng ô màu cam nằm ở phía trước. Điều này là vì chúng tôi đáp ứng cho nó một zorder cao hơn. Điều này in như z-index trong CSS.
Hiển thị Grid trong Python
Bạn hoàn toàn có thể sử dụng phương thức grid () để quy đổi một lưới trong biểu đồ của tớ.
plt.grid(True) plt.plot([1,2,6,9],[2,4,9,10],zorder=2,linewidth=4) plt.show()
Vì vậy, đây là tất cả về Hướng dẫn Python Matplotlib. Hy vọng bạn thích lý giải của chúng tôi.
Kết luận
Do đó, chúng tôi đã nghiên cứu và phân tích, Matplotlib, là Thư viện Python được sử dụng cho Python Plot và hơn thế nữa. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ thông tin nào liên quan, hãy chia sẻ với chúng tôi.
Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn dùng matplotlob python programming python Matplotlib matplotlib.pyplot trong python Thư viện matplotlib matplotlib.pyplot install Install matplotlib python matplotlib.pyplot là gì