Вступ до Matplotlib в Python
Matplotlib - це бібліотека з відкритим кодом, яка допомагає в побудові графіків. Спочатку її написав Джон Д. Хантер, який випадково став невробіологом. Він є автором Матплотліба під час докторантури з нейробіології. Метою цієї бібліотеки було вивчення діяльності, яка відбувається в корі головного мозку пацієнтів, які страждають на епілепсію, шляхом побудови цих дій у графіку. Єдиною метою побудови графіків була краща візуалізація та вивчення загальних зразків у них. Перший випуск Matplotlib був у 2003 році. З часом Matplotlib виявився однією з найбільш широко використовуваних бібліотек побудови графіків поряд з мовою програмування Python для побудови даних та обчислювальних графіків. Він не залежить від платформи і може працювати в Windows, Mac OS та Linux.
Розуміння Matplotlib в Python
Як бібліотека Python, Matplotlib сприяє створенню двовимірних можливостей для візуалізації. Matplotlib використовується разом з іншими бібліотеками з відкритим кодом, такими як
1. NumPy
Термін "NumPy" означає розширення Numerical Python. Ця бібліотека надає кілька математичних функцій для роботи з більшими та багатовимірними масивами та матрицями. Він також може містити дані довільних типів даних і може бути легко інтегрований з низкою баз даних. Щоб використовувати numpy у своєму проекті, обов’язково імпортуйте. Наприклад, імпортувати numpy як npy.
2. SciPy
Він побудований поверх масиву NumPy, тобто базовою структурою даних є масив об'єктів, наданий модулем NumPy. Він забезпечує такі функції, як обробка зображень і сигналів, спеціалізовані функції з лінійної алгебри та інтерполяції. Можна додати модуль SciPy до свого проекту, використовуючи вислів: імпортувати sciPy як sp.
3. IPython
Скорочення терміна Interactive Python. Це розширена інтерактивна оболонка Python, яка підтримує математичні вирази, вбудовані графіки тощо. Також вона допомагає інтегруватися з бібліотеками стеків SciPy. Він оснащений повним налаштуванням, що полегшує інтерактивне планування.
Як зробити роботу з Matplotlib простий для розробників Python?
Як розробник python, слід використовувати модуль Pyplot в бібліотеці matplotlib. Pyplot - це інтерфейс програмування додатків, який складається з функцій / методів, які допомагають обробляти дані для візуалізації. Сюжет швидкий, коли мова заходить про створення візуальних графіків. Його схожість з Matlab полегшує роботу людям, які мають попередній досвід роботи з MATLAB, і навпаки.
Як можна працювати з Pyplot в Matplotlib?
Для того, щоб мати доступ до методів pyplot, потрібно імпортувати його у свій файл python. Це можна зробити, включивши нижній рядок у верхній частині файлу python:
import matplotlib.pyplot as myplt
Приклад №1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
У наведеному вище прикладі метод plot () приймає координати осі X і Y відповідно і графік графіку відповідно. Метод plot () також може приймати необов'язковий третій аргумент, який визначає кольоровий рядок та тип діаграми рядка. За замовчуванням синя лінія відображає “-b”. Інші методи, такі як xlabel () та ylabel (), дозволяють назвати наші осі.
Приклад №2
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. xlabel('time in mins')
myplt. ylabel('distance in Kilo meters')
myplt. show()
Типи сюжетів в Матплотліб в Питоні
Matplotlib пропонує широкий спектр методів та функцій для створення різних типів графіків.
Давайте подивимось на деякі з них: -
- Діаграма рядків : це найпростіший з усіх графіків. Метод plot () використовується для побудови лінійного графіка.
- Підплоти : Для їх створення використовується функція subplot (). Дуже корисно, коли потрібно порівняння двох сюжетів.
- Зображення : Matplotlib також може створювати зображення за допомогою функції imshow ().
- Гістограми : Для створення гістограм можна скористатися методами hist ().
- Шляхи: До Matplotlib можна додати довільні контури за допомогою модуля matplotlib.path.
- Штрихові діаграми : Функція bar () використовується при побудові графіків діаграм. За допомогою цього методу можна додатково налаштувати діаграми як горизонтальні, так і вертикальні відповідно до потреби.
- Кругові діаграми : Для створення кругових діаграм слід використовувати метод pie (). Додаткові функції дозволяють використовувати тіньові ефекти на пиріг, маркувати регіони та визначати відсоток, який він представляє тощо.
- Таблиці: Функція table () дозволяє додавати таблицю для систематизованої категоризації даних.
- Діаграми розсіювання : для генерації розсіювача використовується функція raster (). Можна також скористатися необов'язковими аргументами розміру та кольору, яку має надати ця функція.
- Заповнені криві : Функція fill () дозволяє побудувати графіки заповнених кривих та багатокутників.
- Діаграми журналу : Такі функції, як semilogx (), semiology () та loglog () полегшують побудову графіків, що включають функції логарифму.
- Полярні графіки : Для генерації полярних ділянок використовується функція polar ().
- Обробка дат : Matplotlib дозволяє легко будувати дані часових рядів з будь-яким хесселем.
- Діаграми потоку : Ці графіки призначені для побудови векторних полів. Для цього використовується функція streamplot ().
Переваги Matplotlib In Python
- Мало переваг Matplotlib є
- Простий і легкий для розуміння для початківців.
- Простіше у використанні для людей, які мали досвід роботи з Matlab або іншими інструментами побудови графіків.
- Він надає якісні зображення та сюжети в різних форматах, таких як png, pdf, pgf тощо.
- Забезпечує управління різними елементами фігури, такими як DPI, колір фігури, розмір фігури.
Як ця технологія допоможе вам у кар’єрному зростанні?
Зі збільшенням попиту на аналіз даних та наукову інформацію потрібно використовувати такі інструменти, як matplotlib, для вивчення поведінки та структури даних. На сьогоднішній день Python домінує у цій галузі, коли мова йде про науку та аналіз даних. Для тих, хто знайомий з python, знання таких бібліотек, як бібліотека matplotlib, допоможе професійному зростанню.
Висновок
У цій статті ми побачили, як виник Matplotlib та різні інші бібліотеки, з якими зазвичай використовується. Він також охоплював декілька відомих функцій Matplotlibs для побудови графіків різних графіків, і як ми можемо налаштувати ці графіки відповідно до наших вимог.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо Matplotlib In Python. Тут ми обговорюємо Вступ до Matplotlib в Python та його типи. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Переваги Python
- Рамки Python
- Кар'єра в Python
- Функції струнних пітонів
- 2D графіка на Java
- Розсилки сюжетів в Матлабі