Cốt truyện 2d trăn
|
Trong hướng dẫn trước của chúng tôi, Làm sạch dữ liệu Python. Hôm nay, chúng ta sẽ chơi với Hướng dẫn Python Matplotlib và Cốt truyện Python. Hơn nữa, chúng ta sẽ thảo luận về Pyplot, Từ khóa chuỗi và Các biến số phân loại của Python Plotting. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đề cập đến các dòng thuộc tính và một số ví dụ về Python Matplotlib Show
Nội dung chính Hiển thị
Các bài viết liên quan Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn Python Matplotlib 
Python Matplotlib là gì?Làm việc trên nhiều nền tảng, khi bạn muốn hình dung các số liệu chất lượng xuất bản ở định dạng phần cứng và môi trường 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 cho phép chúng tôi xây dựng là
Một số tính năng hỗ trợ của Python Plot
Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện đầu tiên quyết địnhĐối với hướng dẫn Python Matplotlib của chúng tôi, chúng tôi sẽ cần hai thư viện Python Python MatplotlibChúng ta đã thảo luận về vấn đề này trong phần 2. Để cài đặt nó, bạn có thể sử dụng lệnh sau gấu trúcPandas là một thư viện Python khác mà chúng tôi sẽ sử dụng ở đây. Nó cho phép chúng tôi thao tác và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu cấu trúc và phép toán trên bảng số và chuỗi thời gian Bạn có thể cài đặt nó bằng lệnh sau Hướng dẫn Python Matplotlib – PyplotIt has an pyplot interface. Điều này bao gồm các hàm giống như lệnh cho phép chúng ta thay đổi một cấu hình kịch bản()Bạn có thể sử dụng biểu đồ phương thức () để tạo một biểu đồ các điểm trên biểu đồ import matplotlib.pyplot as plt # khai báo thư viện plt.plot([2,3,4,5]) # tạo điểm trên bản đồ plt.xlabel('Actual birth weight') # label x plt.ylabel('Estimated birth weight') # label yỞ đây, các phương thức xlabel () và ylabel () cho phép chúng ta đặt nhãn cho các trục x và y tương ứng. Nó nhận các giá trị từ danh sách các tham số của chúng tôi cho động cơ y; Chúng tôi có thể cung cấp cho nó nhiều hơn một danh sách các tham số plt.plot([2,3,4,5],[3,8,10,12]) plt.show() Điều này lấy danh sách đầu tiên cho phần tử x và danh sách thứ hai cho phần tử y Định dạng biểu đồ PythonĐối số thứ ba sẽ cho phép bạn chọn màu và kiểu đường của âm thanh mạnh trong Ngôn ngữ lập trình Python. Định dạng chuỗi mặc định cung cấp cho chúng ta một đường liền nét màu xanh lam, như chúng ta đã thấy trong các ví dụ cho đến 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 () cho phép chúng tôi đặt chế độ xem cho các trục theo xmin, xmax, ymin và ymax. Định dạng chuỗi 'gs' ở đây cho chúng ta các ô vuông màu xanh lá cây. Tương tự, chúng ta cũng có thể vẽ các kết quả cầu màu xanh lá cây, đỏ và xanh lam, hình vuông và hình tam giác. Please get a other ví dụ 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 MatplotlibSử dụng đối số từ khóa dữ liệu , chúng ta có thể tạo các lô Python với các chuỗi liên quan đến một số biến. Chúng ta có thể truy cập các 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 PlottingChúng ta có thể chuyển đổi các biến phân loại cho các 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 MatplotlibSử dụng một số đối số từ khóa, chúng tôi có thể thay đổi giao diện của biểu đồ. Please see a number Băng thôngplt.xlabel('Actual birth weight') # label x 0anphaChúng ta có thể sử dụng kênh alpha để tạo ra các ô đẹp hơn bằng cách làm dịu màu sắc plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 1ChKhử răng cưaNếu bạn nhìn kỹ, các đường nhìn khá mịn. Nhưng chúng ta có thể tắt chức năng khử – điều này sẽ cho chúng ta thấy chức năng trong các dòng plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 2Màu hoặc cYou can set color of ô with this number plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 3dấu gạch ngangplt.xlabel('Actual birth weight') # label x 4Linestyle hoặc lsBạn có thể chọn kiểu đường bạn muốn cho âm thanh của mình plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 5plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 6Đánh dấuMột điểm đánh dấu sẽ cho phép bạn chọn biểu tượng bạn muốn hiển thị tại các điểm ngắt và khúc cua plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 7MarkeredgecolorBạn cũng có thể quyết định màu sắc cho các cạnh đánh dấu của mình plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 8MarkeredgewidthĐiều khoản này cho phép chúng tôi quyết định độ dày mà chúng tôi muốn đánh dấu plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 9Markerfacecolor và MarkersizeĐiều khoản này sẽ cho phép bạn chọn màu để điền vào điểm đánh dấu của bạn và kích thước để giữ nó plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y0đánh dấuTham số này cho phép chúng tôi quyết định tham số nào chúng tôi muốn đặt điểm đánh dấu plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y1thứ tựĐiều này cho phép chúng tôi quyết định ô nào sẽ hiển thị ở phía trước và ô nào sẽ hiển thị ở phía sau plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y2Trong biểu đồ này, trong khu vực được bao quanh bởi các điểm (1,2) và (2,4), cả hai ô đều bao gồm các điểm giống nhau, nhưng ô màu cam nằm ở phía trước. Điều này là do chúng tôi cung cấp cho nó một mức độ cao hơn. Điều này giống như chỉ mục z trong CSS Showing Grid trong PythonBạn có thể sử dụng lưới phương thức () để chuyển đổi một lưới trong biểu tượng của mình plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y3Vì vậy, đây là tất cả về Hướng dẫn Python Matplotlib. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi Kết luậnDo đó, chúng tôi đã nghiên cứu, Matplotlib, là Thư viện Python được sử dụng cho Python Plot và hơn thế nữa. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ thông tin liên quan nào, hãy chia sẻ với chúng tôi |
