Matplotlib In Python - Топ 14 парцела в Matplotlib & Предимства

Съдържание:

Anonim

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

  1. Малко са предимствата на Matplotlib
  2. Лесно и лесно за разбиране за начинаещи.
  3. По-лесен за използване за хора, които са имали предишен опит с Matlab или други инструменти за нанасяне на графики.
  4. Той предоставя висококачествени изображения и сюжети в различни формати като png, pdf, pgf и т.н.
  5. 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 -

  1. Предимства на Python
  2. Python Frameworks
  3. Кариера в Python
  4. Функции на струнния питон
  5. 2D графика в Java
  6. Скатерни парцели в Матлаб