Hướng dẫn plot level sets python - cấp độ cốt truyện đặt python
|
Pythonistas thường sử dụng thư viện âm mưu matplotlib để hiển thị dữ liệu số trong các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ trong Python. Một loạt các chức năng được cung cấp bởi Matplotlib, hai API (giao diện lập trình ứng dụng): Show Nội phân Chính showShow
Giao diện Pyplot dễ thực hiện hơn phiên bản OO và được sử dụng phổ biến hơn. Để biết thông tin về các chức năng và thuật ngữ pyplot, hãy tham khảo: pyplot trong matplotlib là gì Hiển thị một lô trong Python: Pyplot Ví dụLàm thế nào để bạn hiển thị một giá trị trong lô Python? Bạn sẽ sử dụng lệnh nào để hiển thị một lô trong Python?Làm thế nào để bạn vẽ dữ liệu trong một bộ python? matplotlib.pyplot.plot() function provides a unified interface for creating different types of plots. Làm thế nào để bạn hiển thị nhãn dữ liệu trong Python?plot() function to plot values as x,y coordinates in a data plot. In this case, plot() takes 2 parameters for specifying plot coordinates:
Giao diện Pyplot dễ thực hiện hơn phiên bản OO và được sử dụng phổ biến hơn. Để biết thông tin về các chức năng và thuật ngữ pyplot, hãy tham khảo: pyplot trong matplotlib là gì(2,8) and (4,9): import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # X axis parameter: xaxis = np.array([2, 8]) # Y axis parameter: yaxis = np.array([4, 9]) plt.plot(xaxis, yaxis) plt.show() Loạt chức năng PyPlot Matplotlib sườn được sử dụng để trực quan hóa và trang trí một lô.. A simple plot created with the plot() function:  Cách tạo một cốt truyện đơn giản với hàm cốt truyện ()Chức năng matplotlib.pyplot.plot () cung cấp một giao diện thống nhất để tạo các loại lô khác nhau. & NBSP; and linestyle are matplotlib keywords that can be used to customize the appearance of data in a plot without modifying data values.
Tham số cho một mảng tọa độ trục y.“o”, and given a dashed linestyle “–”: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xaxis = np.array([2, 12, 3, 9]) # Mark each data value and customize the linestyle: plt.plot(xcoords, marker = “o”, linestyle = “--”) plt.show() Một dòng từ x = 2, y = 4 đến x = 8, y = 9 được vẽ bằng cách tạo 2 mảng (2,8) và (4,9):marker and linestyle: “-” solid line style “--” dashed line style “ “ no line “o” letter marker Hình 1. & NBSP; Một cốt truyện đơn giản được tạo với hàm cốt truyện ():Cách tùy chỉnh cốt truyện xuất hiện với Marker & LineStyle In this case, the scatter() function is used to display data values as a collection of x,y coordinates represented by standalone dots. Điểm đánh dấu và chính là các từ khóa matplotlib có thể được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện 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 dán nhãn cho mỗi giá trị dữ liệu trong một biểu đồ có điểm đánh dấu ‘. import matplotlib.pyplot as plt # X axis values: x = [2,3,7,29,8,5,13,11,22,33] # Y axis values: y = [4,7,55,43,2,4,11,22,33,44] # Create scatter plot: plt.scatter(x, y) plt.show() LineStyle là một đối số được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện của các dòng giữa các giá trị dữ liệu, hoặc nếu không loại bỏ chúng hoàn toàn.Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được dán nhãn bằng chữ cái O, và được cung cấp một lớp lót cắt đứt -. In this example, we’ll plot two separate data sets, xdata1 and xdata2: Điểm đánh dấu là một đối số được sử dụng để dán nhãn cho mỗi giá trị dữ liệu trong một biểu đồ có điểm đánh dấu ‘. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Create random seed: np.random.seed(5484849901) # Create random data: xdata = np.random.random([2, 8]) # Create two datasets from the random floats: xdata1 = xdata[0, :] xdata2 = xdata[1, :] # Sort the data in both datasets: xdata1.sort() xdata2.sort() # Create y data points: ydata1 = xdata1 ** 2 ydata2 = 1 - xdata2 ** 4 # Plot the data: plt.plot(xdata1, ydata1) plt.plot(xdata2, ydata2) # Set x,y lower, upper limits: plt.xlim([0, 1]) plt.ylim([0, 1]) plt.title(“Multiple Datasets in One Plot") plt.show() LineStyle là một đối số được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện của các dòng giữa các giá trị dữ liệu, hoặc nếu không loại bỏ chúng hoàn toàn.Subplots Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được dán nhãn bằng chữ cái O, và được cung cấp một lớp lót cắt đứt -. In this example, multiple axes are enclosed in one figure and displayed in subplots: Một danh sách một phần các ký tự chuỗi là các tùy chọn có thể chấp nhận được cho điểm đánh dấu và kiểu chính:Ví dụ về âm mưu phân tán matplotlibMultiple axe in subplots displayed in one figure: Matplotlib cũng hỗ trợ các lô tiên tiến hơn, chẳng hạn như các lô phân tán. Trong trường hợp này, hàm scatter () được sử dụng để hiển thị các giá trị dữ liệu dưới dạng tập hợp các 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 các giá trị trục X và một mảng khác cho các giá trị trục y) được vẽ. Mỗi giá trị được biểu thị bằng một dấu chấm: Xem video ở đây. Điểm đánh dấu là một đối số được sử dụng để dán nhãn cho mỗi giá trị dữ liệu trong một biểu đồ có điểm đánh dấu ‘. import matplotlib.plot as plt import matplotlib.ticker as maticker import numpy as np # Create random variable: data = np.random.normal(0, 3, 800) # Create a Figure and multiple subplots containing Axes: fig, ax = plt.subplots() weights = np.ones_like(data) / len(data) # Create Histogram Axe: ax.hist(data, bins=5, weights=weights) ax.yaxis.set_major_formatter(maticker.PercentFormatter(xmax=1.0, decimals=1)) plt.title(“Histogram Plot”) plt.show() LineStyle là một đối số được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện của các dòng giữa các giá trị dữ liệu, hoặc nếu không loại bỏ chúng hoàn toàn.Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được dán nhãn bằng chữ cái O, và được cung cấp một lớp lót cắt đứt - Một danh sách một phần các ký tự chuỗi là các tùy chọn có thể chấp nhận được cho điểm đánh dấu và kiểu chính: signals (represented as functions) that each have different frequencies: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Generate pseudo-random numbers: np.random.seed(0) # Sampling interval: dt = 0.01 # Sampling Frequency: Fs = 1 / dt # ex[;aom Fs] # Generate noise: t = np.arange(0, 10, dt) res = np.random.randn(len(t)) r = np.exp(-t / 0.05) # Convolve 2 signals (functions): conv_res = np.convolve(res, r)*dt conv_res = conv_res[:len(t)] s = 0.5 * np.sin(1.5 * np.pi * t) + conv_res # Create the plot: fig, (ax) = plt.subplots() ax.plot(t, s) # Function plots phase spectrum: ax.phase_spectrum(s, Fs = Fs) plt.title(“Phase Spectrum Plot”) plt.show() Ví dụ về âm mưu phân tán matplotlib A Phase Spectrum of two signals with different frequencies is plotted in one figure: Matplotlib cũng hỗ trợ các lô tiên tiến hơn, chẳng hạn như các lô phân tán. Trong trường hợp này, hàm scatter () được sử dụng để hiển thị các giá trị dữ liệu dưới dạng tập hợp các 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 các giá trị trục X và một mảng khác cho các giá trị trục y) được vẽ. Mỗi giá trị được biểu thị bằng một dấu chấm: We’ve already created a 2D scatter plot above, but in this example we’ll create a 3D scatter plot: Điểm đánh dấu là một đối số được sử dụng để dán nhãn cho mỗi giá trị dữ liệu trong một biểu đồ có điểm đánh dấu ‘. LineStyle là một đối số được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện của các dòng giữa các giá trị dữ liệu, hoặc nếu không loại bỏ chúng hoàn toàn.Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được dán nhãn bằng chữ cái O, và được cung cấp một lớp lót cắt đứt -Một danh sách một phần các ký tự chuỗi là các tùy chọn có thể chấp nhận được cho điểm đánh dấu và kiểu chính: Most commonly, data scientists display plots in their Jupyter notebook, but you can also display plots within an application. Ví dụ về âm mưu phân tán matplotlibTkAgg() function to generate Agg (Anti-Grain Geometry) high-quality rendering, and the Tk mainloop() function to display a plot: from tkinter import *
from tkinter.ttk import *
import matplotlib
matplotlib.use("TkAgg")
from matplotlib.figure import Figure
# OO backend (Tkinter) tkagg() function:
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
root = Tk()
figure = Figure(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(figure, root)
canvas.get_tk_widget().grid(row=0, column=0)
root.mainloop()Hình 4. & NBSP; Một biểu đồ phụ trợ OO được hiển thị bằng hàm tkinter tkagg (): An OO backend plot displayed using Tkinter tkagg() function: Mẹo cuối cùng: & NBSP; Thực thi tập lệnh Matplotlib tạo ra một đầu ra văn bản trong bảng điều khiển Python (không phải là một phần của màn hình biểu đồ UI) có thể bao gồm các thông báo cảnh báo hoặc không hấp dẫn trực quan. Để khắc phục điều này, bạn có thể thêm một dấu chấm phẩy (;) ở cuối dòng mã cuối cùng trước khi hiển thị âm mưu. Ví dụ:: matplotlib script execution creates a text output in the Python console (not part of the UI plot display) that may include warning messages or be otherwise visually unappealing. To fix this, you can add a semicolon (;) at the end of the last line of code before displaying the plot. For example: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xaxis = np.array([2, 12, 3, 9]) # Mark each data value and customize the linestyle: plt.plot(xcoords, marker = “o”, linestyle = “--”) plt.show()0 Tại sao sử dụng ActivePython cho khoa học dữ liệuMặc dù phân phối nguồn mở của Python có thể là thỏa đáng đối với một cá nhân, nhưng nó không phải lúc nào cũng đáp ứng các yêu cầu hỗ trợ, bảo mật hoặc nền tảng của các tổ chức lớn. Đây là lý do tại sao các tổ chức chọn ActivePython cho khoa học dữ liệu của họ, xử lý dữ liệu lớn và nhu cầu phân tích thống kê. Được đóng gói trước với các gói mà các nhà khoa học dữ liệu quan trọng nhất cần, ActivePython được biên dịch sẵn để bạn và nhóm của bạn không phải lãng phí thời gian để cấu hình phân phối nguồn mở. Bạn có thể tập trung vào những gì mà các thuật toán xây dựng thời gian và các mô hình dự đoán quan trọng hơn của cộng đồng đối với các nguồn dữ liệu lớn của bạn và ít thời gian hơn trên cấu hình hệ thống. ActivePython tương thích 100% với phân phối Python nguồn mở và cung cấp hỗ trợ bảo mật và thương mại mà tổ chức của bạn yêu cầu. Với ActivePython, bạn có thể khám phá và thao tác dữ liệu, chạy phân tích thống kê và cung cấp trực quan hóa để chia sẻ những hiểu biết với người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành của bạn sớm hơn không quan trọng khi dữ liệu của bạn sống. Một số gói Python phổ biến mà bạn được biên dịch sẵn-với ActivePython cho khoa học dữ liệu/dữ liệu lớn/học máyor Data Science/Big Data/Machine Learning
Tải xuống ActiveState Python để bắt đầu hoặc liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm về việc sử dụng Python ActiveState trong tổ chức của bạn. to get started or contact us to learn more about using ActiveState Python in your organization. Làm thế nào để bạn hiển thị một giá trị trong lô Python?Chỉ cần gọi hàm lô () và cung cấp các giá trị x và y của bạn. Gọi hàm show () đầu ra biểu đồ trực quan.call the plot() function and provide your x and y values. Calling the show() function outputs the plot visually. Bạn sẽ sử dụng lệnh nào để hiển thị một lô trong Python?Chức năng matplotlib.pyplot.plot () cung cấp một giao diện thống nhất để tạo các loại lô khác nhau. Ví dụ đơn giản nhất sử dụng hàm lô () để vẽ các giá trị như X, Y tọa độ trong một biểu đồ dữ liệu.matplotlib. pyplot. plot() function provides a unified interface for creating different types of plots. The simplest example uses the plot() function to plot values as x,y coordinates in a data plot. Làm thế nào để bạn vẽ dữ liệu trong một bộ python?Dữ liệu cũng có thể được vẽ bằng cách gọi trực tiếp chức năng cốt truyện matplotlib ... Lệnh là plt.plot (x, y). Màu sắc và định dạng của các điểm đánh dấu cũng có thể được chỉ định là một đối số tùy chọn bổ sung, ví dụ: B- là một đường màu xanh lam, G-- là một đường nét đứt màu xanh lá cây .. Làm thế nào để bạn hiển thị nhãn dữ liệu trong Python?Thêm nhãn giá trị trên biểu đồ thanh matplotlib bằng pyplot ... Văn bản tham số là nhãn sẽ được thêm vào biểu đồ .. Tham số XY chấp nhận một tuple (x, y) trong đó x và y là các tọa độ nơi nhãn sẽ được thêm vào biểu đồ .. Hàm chấp nhận nhiều đối số khác nhau .. |
