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, Chuỗi từ khóa và Các biến số phân loại của Python Plotting. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đề cập đến các thuộc tính Line và một số ví dụ về Python Matplotlib. Các bài viết liên quan: Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn Python Matplotlib.
Python Matplotlib là gì?
Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyết
Python Matplotlib
- Pandas
- Hướng dẫn Python Matplotlib – Pyplot
- Định dạng Python plot
- Từ khóa Python Matplotlib
- Các biến phân loại cho Python Plotting
Một số thuộc tính dòng của Matplotlib
- Linewidth
- Alpha
- ChAntialiased
Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyết
Python Matplotlib
Python Matplotlib
Pandas
Pandas
Hướng dẫn Python Matplotlib – Pyplot
Định dạng Python plot
Hướng dẫn Python Matplotlib – Pyplot
Định dạng Python plot
plot[]
Từ khóa Python Matplotlib
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 y
Các biến phân loại cho Python Plotting
Một số thuộc tính dòng của Matplotlib
plt.plot[[2,3,4,5],[3,8,10,12]] plt.show[]
Linewidth
Định dạng Python plot
Từ khóa Python Matplotlib
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
Các biến phân loại cho Python Plotting
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
Các biến phân loại cho Python Plotting
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
Một số thuộc tính dòng của Matplotlib
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
Linewidth
Linewidth
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x0
Alpha
ChAntialiased
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x1
ChAntialiased
Color hoặc c
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x2
Color hoặc c
Dashes
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x3
Dashes
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x4
Linestyle hoặc ls
Marker
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x5
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x6
Marker
Markeredgecolor
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x7
Markeredgecolor
Markeredgewidth
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x8
Markeredgewidth
Markerfacecolor và Markersize
plt.xlabel['Actual birth weight'] # label x9
Markerfacecolor và Markersize
Markevery
plt.ylabel['Estimated birth weight'] # label y0
Markevery
Zorder
plt.ylabel['Estimated birth weight'] # label y1
Zorder
Điều 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 y2
Trong 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 zorder cao hơn. Điều này giống như z-index trong CSS.
Hiển thị Grid trong Python
Bạn có thể sử dụng phương thức grid [] để chuyển đổi một lưới trong biểu đồ của mình.
plt.ylabel['Estimated birth weight'] # label y3
Vì vậy, đây là tất cả về Hướng dẫn Python Matplotlib. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi.
Kết luận
Do 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 nào liên quan, hãy chia sẻ với chúng tôi.