Въведение в Matplotlib в Python
Matplotlib е библиотека с отворен код, която подпомага графиката. Първоначално тя е написана от Джон Д. Хънтър, който случайно беше невробиолог. Той е автор на Matplotlib по времето на следдокторското му изследване в Невробиологията. Целта на тази библиотека беше да проучи дейностите, възникващи в кората на главния мозък на пациенти, страдащи от епилепсия, чрез нанасяне на тези дейности в графика. Единствената цел на начертаване на графики беше за по-добра визуализация и за изучаване на общите модели в тях. Първото издание на Matplotlib е през 2003 г. С течение на времето Matplotlib се оказва една от най-широко използваните библиотеки за нанасяне на графики, наред с езика за програмиране на Python за нанасяне на данни и изчислителни графики. Той е независим от платформата и може да се изпълнява на Windows, Mac OS и Linux.
Разбиране на Matplotlib в Python
Като библиотека на Python, Matplotlib улеснява един с 2D възможности за нанасяне на графики за визуализация. Matplotlib се използва заедно с други библиотеки с отворен код като
1. NumPy
Терминът „NumPy“ означава Numerical Python разширение. Тази библиотека предоставя няколко математически функции за работа с по-големи и многоизмерни масиви и матрици. Той може също да съхранява данни от произволни типове данни и може лесно да бъде интегриран с редица бази данни. За да използвате numpy в проекта си, не забравяйте да импортирате. Например, импортирайте numpy като npy.
2. SciPy
Той е изграден на върха на NumPy масива, тоест основната структура от данни е масив от обекти, предоставен от модула NumPy. Той осигурява функционалности като обработка на изображения и сигнали, специализирани функции в линейна алгебра и интерполация. Човек може да добави модула на SciPy към проекта си, използвайки оператора: import sciPy as sp.
3. IPython
Съкращение от термина Interactive Python. Това е подобрена интерактивна обвивка на Python, която поддържа математически изрази, вградени диаграми и др. Освен това помага за интеграцията с библиотеки със стек на SciPy. Той се предлага с цялостна настройка, която улеснява интерактивното планиране.
Как да направите работата с Matplotlib лесна за разработчиците на Python?
Като разработчик на python трябва да използвате модула Pyplot в библиотеката matplotlib. Pyplot е интерфейс за програмиране на приложения, който се състои от функции / методи, които подпомагат обработката на данни за визуализация. Сюжетът е бърз, когато става въпрос за генериране на визуални графики. Сходството му с Matlab улеснява работата с хора, които имат предишен опит в работата с MATLAB и обратно.
Как мога да работя с Pyplot в Matplotlib?
За да имате достъп до методите на pyplot, човек трябва да го импортира в своя python файл. Това може да стане чрез включване на долния ред в горната част на файла на 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 горния пример методът plot () поема координатите на оста X и Y и съответно нанася графика. Методът plot () може да вземе и трети незадължителен аргумент, който определя цветния низ и типа на линията на линията. По подразбиране това е "-b", което показва синя линия. Други методи като xlabel () и ylabel () ни позволяват да назовем осите си.
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()
Видове парцели в Matplotlib In Python
Matplotlib предоставя голямо разнообразие от методи и функции за генериране на различни видове графики.
Нека да разгледаме няколко от тях: -
- Линия на графиката : Това е най-простата от всички графики. Методът plot () се използва за начертаване на линейна графика.
- Subplots : Функцията subplot () се използва за създаването им. Много полезно, когато е необходимо сравнение на двата сюжета.
- Изображения : Matplotlib също може да създава изображения с помощта на imshow () функция.
- Хистограми : За генериране на хистограми човек може да използва методите hist ().
- Пътеки: До Matplotlib могат да се добавят произволни пътища с помощта на модула matplotlib.path.
- Bar Charts : Функцията bar () се използва при начертаване на лентови диаграми. Човек може допълнително да персонализира лентовите диаграми като хоризонтални или вертикални според изискването, използвайки този метод.
- Pie Piets : Човек трябва да използва метода pie (), за да генерира диаграми на пай. Допълнителните функции позволяват на човек да използва ефект на сянка върху пая, да маркира регионите и да определи процента, който представлява и т.н.
- Таблици: Функцията table () ви позволява да добавите таблица за систематизирана категоризация на данни.
- График на разсейване: За генериране на разпръскване се използва функцията raster (). Бихте могли да използвате и аргументите по избор и цвят, които тази функция трябва да предостави.
- Запълнени криви : Функцията fill () позволява начертаване на запълнени криви и полигони.
- Регистрационни графики : Функции като semilogx (), semiology () и loglog () улесняват изграждането на графики, включващи логаритъмни функции.
- Полярни участъци : За генериране на полярни участъци се използва функцията polar ().
- Работа с дата : Matplotlib позволява лесно да се начертаят данни от времеви серии с всеки хешъл.
- Поточни сюжети : Тези участъци са предназначени за нанасяне на векторни полета. Функцията streamplot () се използва за постигане на това.
Предимства на Matplotlib In Python
- Малко са предимствата на Matplotlib
- Лесно и лесно за разбиране за начинаещи.
- По-лесен за използване за хора, които са имали предишен опит с Matlab или други инструменти за нанасяне на графики.
- Той предоставя висококачествени изображения и сюжети в различни формати като png, pdf, pgf и т.н.
- Осигурява контрол на различни елементи на фигура като DPI, цвят на фигурата, размер на фигурата.
Как тази технология ще ви помогне в кариерния ви растеж?
С нарастването на търсенето на анализ на данни и наука за данни, инструменти като matplotlib се изискват да се използват за изучаване на поведението и модела на данните. От днес Python доминира в индустрията, що се отнася до науката и анализа на данните. За някой, запознат с python, познаването на библиотеки като тази на matplotlib ще помогне на човек да се развие професионално.
заключение
В тази статия видяхме как Matplotlib възниква и различни други библиотеки, с които обикновено се използва. Той също така обхвана някои от добре познатите функции на Matplotlibs за нанасяне на различни графики и как можем да персонализираме тези графики според нашите изисквания.
Препоръчителен член
Това е ръководство за Matplotlib In Python. Тук обсъждаме Въведение в Matplotlib в Python и неговите типове. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Предимства на Python
- Python Frameworks
- Кариера в Python
- Функции на струнния питон
- 2D графика в Java
- Скатерни парцели в Матлаб