Bevezetés a Matplotlibba a Pythonban
A Matplotlib egy nyílt forráskódú könyvtár, amely segíti a gráf ábrázolását. Eredetileg John D. Hunter írta, aki neurobiológus volt. A Matplotlib szerzője a neurobiológiai posztdoktori kutatás idején. Ennek a könyvtárnak a célja az epilepsziában szenvedő betegek agykéregében előforduló tevékenységek tanulmányozása, ezen tevékenységek grafikonon történő ábrázolásával. A grafikonok ábrázolásának egyetlen célja a jobb megjelenítés és a benne szereplő általános minták tanulmányozása volt. A Matplotlib első kiadása 2003-ban volt. Az idő múlásával a Matplotlib a Python programozási nyelv mellett az egyik legszélesebb körben használt ábrázoló könyvtár volt az adatok és a számítási gráf ábrázolásához. Platformfüggetlen, és Windows, Mac OS és Linux rendszereken is futtatható.
A Matplotlib megértése Pythonban
Python könyvtárként a Matplotlib megkönnyíti a 2D ábrázolási képességekkel rendelkező megjelenítést. A Matplotlib más nyílt forrású könyvtárakkal, például a
1. NumPy
A „NumPy” kifejezés a numerikus Python kiterjesztést jelenti. Ez a könyvtár számos matematikai funkciót biztosít a nagyobb és többdimenziós tömbök és mátrixok kezeléséhez. Tetszőleges adattípusú adatokat is képes tárolni, és számos adatbázishoz könnyen integrálható. Ha számot szeretne használni a projektben, feltétlenül importálja. Például importáljon számot mint npy fájlt.
2. SciPy
A NumPy tömb tetejére épül, azaz az alapul szolgáló adatszerkezet egy objektum tömb, amelyet a NumPy modul biztosít. Olyan funkciókat biztosít, mint a kép- és jelfeldolgozás, a lineáris algebrai és az interpolációs funkciók. A SciPy modult hozzáadhatjuk projektjükhöz a következő állítás használatával: import sciPy as sp.
3. IPython
Az Interactive Python kifejezés rövidítése. Ez egy továbbfejlesztett interaktív Python-shell, amely támogatja a matematikai kifejezéseket, a beépített ábrákat stb. A teljes telepítéssel együtt megkönnyíti az interaktív rajzolást.
Hogyan könnyíthetjük meg a Matplotlib-nal való együttműködést a Python fejlesztők számára?
Python fejlesztõként a matplotlib könyvtárban lévõ Pyplot modult kell használni. A Pyplot egy alkalmazásprogramozási felület, amely olyan funkciókból / módszerekből áll, amelyek elősegítik az adatok feldolgozását. A grafikon gyors, amikor vizuális grafikonokat kell előállítani. A Matlab-nal való hasonlósága megkönnyíti a munkavégzést azok számára, akik korábbi tapasztalattal rendelkeznek a MATLAB-nal való munka terén, és fordítva.
Hogyan működik együtt a Pyplot-tal a Matplotlibban?
Ahhoz, hogy hozzáférhessenek a pyplot módszerekhez, importálnunk kell őket a python fájljukba. Ezt úgy lehet megtenni, ha a python-fájl tetejére beillesztjük az alábbi sort:
import matplotlib.pyplot as myplt
1. példa
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
A fenti példában a plot () módszer az X és Y tengely koordinátáit veszi fel, és ennek megfelelően ábrázolja a gráfot. A plot () metódus egy opcionális harmadik argumentumot is bevonhat, amely meghatározza a vonalrajz színét és típusát. Alapértelmezés szerint a -b jelzi a kék sort. Más módszerek, például az xlabel () és az ylabel () lehetővé teszik tengelyünk megnevezését.
2. példa
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()
A telkek típusai a Matplotlib In Python-ban
A Matplotlib számosféle módszert és funkciót kínál különféle grafikonok előállításához.
Nézzünk meg néhányat közülük: -
- Line plot : Ez a legegyszerűbb az összes grafikonból. A plot () metódust egy vonaldiagramon ábrázolják.
- Alplotok : Az subplot () függvényt ezek létrehozására használják. Nagyon hasznos, ha a két parcellának összehasonlítása szükséges.
- Képek : A Matplotlib képeket készíthet az imshow () függvény segítségével.
- Hisztogramok : Hisztogramok előállításához a hist () módszereket kell felhasználni.
- Útvonalak: Tetszőleges útvonalak adhatók hozzá a Matplotlibhoz a matplotlib.path modul segítségével.
- Sávdiagramok : A sáv () funkciót sávdiagramok ábrázolására használják. Ezzel a módszerrel tovább lehet testreszabni a sávdiagramokat vízszintesen vagy függőlegesen, az igényeik szerint.
- Kördiagramok : A tortadiagramok előállításához a pie () metódust kell használni. A kiegészítő funkciók lehetővé teszik az árnyékhatások használatát a tortán, a régiók címkézését és a százalékos arány meghatározását stb.
- Táblázatok: A table () függvény lehetővé teszi a táblák hozzáadását a szisztematikus adat kategorizáláshoz.
- Szórási diagramok : A scatterplot létrehozásához a scatter () függvényt kell használni. Használhatók az opcionális méret és szín érvek is, amelyeket ennek a funkciónak biztosítania kell.
- Töltött görbék : A fill () függvény lehetővé teszi a kitöltött görbék és sokszögek ábrázolását.
- Naplózási diagramok : Az olyan funkciók, mint a semilogx (), a semiology () és a loglog () megkönnyítik a logaritmus függvényeket tartalmazó grafikonok ábrázolását.
- Poláris diagramok : A poláris diagramok előállításához a polar () függvényt kell használni.
- Dátumkezelés: A Matplotlib lehetővé teszi az idősorok adatainak egyszerű ábrázolását bármilyen hassel esetén.
- Patakdiagramok : Ezek az ábrák a vektormezők ábrázolására szolgálnak. Ennek eléréséhez a streamplot () függvényt kell használni.
A Matplotlib előnyei a Pythonban
- A Matplotlib kevés előnye van
- Egyszerű és könnyen megfogható kezdőknek.
- Könnyebben használható azok számára, akik korábban rendelkeztek tapasztalatokkal a Matlab vagy más grafikon ábrázoló eszközök használatával.
- Kiváló minőségű képeket és grafikákat biztosít különféle formátumokban, például png, pdf, pgf stb.
- Vezérli az ábra különböző elemeit, például a DPI, az ábra színe, az alak mérete.
Hogyan segít ez a technológia a karrierjének növekedésében?
Az adatelemzés és az adattudomány iránti igény növekedésével olyan eszközöket, mint például a matplotlib, kell használni az adatok viselkedésének és mintázatának tanulmányozásához. A mai napig a Python uralja az ipart az adattudomány és az elemzés területén. Ha valaki ismeri a pythonot, akkor a könyvtárak ismerete, például a matplotlib könyvtára elősegíti a szakmai fejlődést.
Következtetés
Ebben a cikkben láttuk, hogyan jött létre a Matplotlib, és számos más könyvtárat, amelyekkel általában használják. Ez magában foglalta a Matplotlibs néhány jól ismert funkcióját a különféle grafikonok ábrázolásához, valamint azt, hogy miként testreszabhatjuk ezeket a grafikonokat igényeinknek megfelelően.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a Matplotlib In Python-hoz. Itt tárgyaljuk a Python Matplotlib bevezetését és annak típusait. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- A Python előnyei
- Python keretek
- Karrier Pythonban
- Python karakterlánc funkciók
- 2D grafika Java-ban
- Scatter telkek Matlabban