Введение в Matplotlib в Python
Matplotlib - это библиотека с открытым исходным кодом, которая помогает в построении графиков. Первоначально он был написан Джоном Д. Хантером, который оказался нейробиологом. Он был автором Matplotlib во время его постдокторских исследований в области нейробиологии. Цель этой библиотеки состояла в том, чтобы изучить деятельность, происходящую в коре головного мозга пациентов, страдающих эпилепсией, путем построения графика этих действий на графике. Единственной целью построения графиков было улучшение визуализации и изучение общих закономерностей в них. Первый выпуск Matplotlib был в 2003 году. Со временем Matplotlib оказался одной из наиболее широко используемых библиотек для построения графиков наряду с языком программирования Python для построения графиков для данных и вычислительных графов. Он не зависит от платформы и может работать на Windows, Mac OS и Linux.
Понимание Matplotlib в Python
Как библиотека Python, Matplotlib облегчает создание с возможностями 2D-черчения для визуализации. Matplotlib используется вместе с другими библиотеками с открытым исходным кодом, такими как
1. NumPy
Термин «NumPy» означает расширение числового Python. Эта библиотека предоставляет несколько математических функций для работы с большими и многомерными массивами и матрицами. Он также может содержать данные произвольных типов данных и может быть легко интегрирован с рядом баз данных. Чтобы использовать NumPy в вашем проекте, обязательно импортируйте. Например, импортируйте numpy как npy.
2. SciPy
Он построен поверх массива NumPy, то есть базовая структура данных представляет собой массив объектов, предоставляемый модулем NumPy. Он обеспечивает такие функции, как обработка изображений и сигналов, специализированные функции в линейной алгебре и интерполяции. Можно добавить модуль SciPy в свой проект, используя следующую инструкцию: import sciPy as sp.
3. IPython
Аббревиатура термина Интерактивный Питон. Это улучшенная интерактивная оболочка Python, которая поддерживает математические выражения, встроенные графики и т. Д. Она также помогает интегрироваться с библиотеками стека SciPy. Он поставляется с полной настройкой, облегчающей интерактивное построение графиков.
Как сделать работу с Matplotlib легкой для разработчиков Python?
Как разработчик Python, вы должны использовать модуль Pyplot в библиотеке matplotlib. Pyplot - это интерфейс прикладного программирования, который состоит из функций / методов, которые помогают обрабатывать данные для визуализации. Сюжет быстрый, когда дело доходит до создания визуальных графиков. Сходство с Matlab облегчает работу людям, которые имеют опыт работы с MATLAB и наоборот.
Как можно работать с Pyplot в Matplotlib?
Чтобы иметь доступ к методам pyplot, нужно импортировать их в свой файл python. Это можно сделать, включив следующую строчку вверху файла python:
import matplotlib.pyplot as myplt
Пример № 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
В приведенном выше примере метод plot () принимает координаты оси X и Y соответственно и соответственно строит график. Метод plot () может также принимать необязательный третий аргумент, который определяет цветную строку и тип линейного графика. По умолчанию это «-b», которая отображает синюю линию. Другие методы, такие как xlabel () и ylabel (), позволяют нам называть наши оси.
Пример № 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()
Типы сюжетов в Matplotlib In Python
Matplotlib предоставляет широкий спектр методов и функций для генерации различных типов графиков.
Давайте посмотрим на некоторые из них:
- Линейный график : это самый простой из всех графиков. Метод plot () используется для построения линейного графика.
- Сюжеты : функция subplot () используется для их создания. Очень полезно, когда необходимо сравнение двух графиков.
- Изображения : Matplotlib также может создавать изображения с помощью функции imshow ().
- Гистограммы : для генерации гистограмм можно использовать методы hist ().
- Пути: Произвольные пути могут быть добавлены в Matplotlib с помощью модуля matplotlib.path.
- Гистограммы : функция bar () используется при построении гистограмм. Можно дополнительно настроить гистограммы как горизонтальные или вертикальные в соответствии с требованиями с помощью этого метода.
- Круговые диаграммы : необходимо использовать метод pie () для создания круговых диаграмм. Дополнительные функции позволяют использовать теневые эффекты на круговой диаграмме, маркировать регионы, определять процент, который он представляет, и т. Д.
- Таблицы: функция table () позволяет добавить таблицу для систематической категоризации данных.
- Диаграммы рассеяния : Для создания диаграммы рассеяния используется функция scatter (). Можно также использовать необязательные аргументы размера и цвета, которые должна предоставлять эта функция.
- Заполненные кривые : Функция fill () позволяет построить заполненные кривые и полигоны.
- Графики журналов : такие функции, как semilogx (), semiology () и loglog (), упрощают построение графиков, включающих функции логарифма.
- Полярные диаграммы : Для создания полярных диаграмм используется функция polar ().
- Обработка дат : Matplotlib позволяет легко наносить на график данные временных рядов с любой привязкой.
- Потоковые графики . Эти графики предназначены для построения векторных полей. Функция streamplot () используется для достижения этой цели.
Преимущества Matplotlib в Python
- Несколько преимуществ Matplotlib
- Просто и легко понять для начинающих.
- Легче использовать для людей, которые ранее имели опыт работы с Matlab или другими инструментами построения графиков.
- Он предоставляет высококачественные изображения и сюжеты в различных форматах, таких как png, pdf, pgf и т. Д.
- Обеспечивает управление различными элементами фигуры, такими как DPI, цвет фигуры, размер фигуры.
Как эта технология поможет вам в вашем карьерном росте?
С ростом спроса на анализ данных и науку о данных необходимо использовать такие инструменты, как matplotlib, для изучения поведения и структуры данных. На сегодняшний день Python доминирует в отрасли, когда речь заходит о науке и анализе данных. Для тех, кто знаком с python, знание библиотек, таких как matplotlib, поможет профессионально расти.
Вывод
В этой статье мы увидели, как появился Matplotlib и другие библиотеки, с которыми он обычно используется. Он также охватил несколько известных функций Matplotlibs для построения различных графиков и того, как мы можем настроить эти графики в соответствии с нашими требованиями.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Matplotlib In Python. Здесь мы обсуждаем Введение в Matplotlib в Python и его типах. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Преимущества Python
- Python Frameworks
- Карьера в Python
- Строковые функции Python
- 2D-графика в Java
- Разброс графиков в Matlab