Introducere în Matplotlib în Python
Matplotlib este o bibliotecă open-source care ajută la reprezentarea graficului. Inițial a fost scris de John D. Hunter, care s-a întâmplat să fie neurobiolog. El a fost autorul Matplotlib la momentul cercetării sale post-doctorale în Neurobiologie. Scopul acestei biblioteci a fost de a studia activitățile care se desfășoară în cortexul cerebral al pacienților care suferă de epilepsie, prin graficarea acestor activități într-un grafic. Singurul scop al graficului grafic a fost de a vizualiza mai bine și de a studia tiparele comune în ele. Prima versiune a lui Matplotlib a fost în 2003. De-a lungul timpului, Matplotlib s-a dovedit a fi una dintre cele mai utilizate biblioteci de comploturi alături de limbajul de programare Python pentru grafic și de calcul grafic. Este independent de platformă și poate fi rulat pe Windows, Mac OS și Linux.
Înțelegerea Matplotlib în Python
Ca bibliotecă Python Matplotlib facilitează una cu capacități de reprezentare 2D pentru vizualizare. Matplotlib este utilizat împreună cu alte biblioteci open-source, cum ar fi
1. NumPy
Termenul „NumPy” înseamnă extensie numeric Python. Această bibliotecă oferă mai multe funcții matematice pentru a lucra cu matrici și matrice mai mari și multidimensionale. De asemenea, poate reține date de tipuri de date arbitrare și poate fi integrat cu ușurință cu o serie de baze de date. Pentru a utiliza numpy în proiectul dvs., asigurați-vă că importați. De exemplu, importați numpy ca npy.
2. SciPy
Este construit pe partea de sus a tabloului NumPy, adică structura de date care stă la baza este un tablou de obiect furnizat de modulul NumPy. Oferă funcționalități precum procesarea imaginilor și a semnalului, funcții specializate în algebră liniară și interpolare. Se poate adăuga modulul SciPy la proiectul lor folosind instrucțiunea: import sciPy ca sp.
3. IPython
O prescurtare a termenului Interactive Python. Este un shell Python interactiv îmbunătățit, care acceptă expresii matematice, comploturi inline, etc. De asemenea, ajută la integrarea cu bibliotecile de stivă SciPy. Este livrat cu o configurare completă, ceea ce facilitează complotarea interactivă.
Cum să faci ușor să lucrezi cu Matplotlib pentru dezvoltatorii Python?
Ca dezvoltator python, ar trebui să utilizeze modulul Pyplot din biblioteca matplotlib. Pyplot este o interfață de programare a aplicației, care constă din funcții / metode care ajută la procesarea datelor pentru vizualizare. Graficul este rapid când vine vorba de generarea de grafice vizuale. Asemănările sale cu Matlab facilitează munca ușoară pentru persoanele care au experiență prealabilă de a lucra cu MATLAB și invers.
Cum se poate lucra cu Pyplot în Matplotlib?
Pentru a putea accesa metode pyplot, trebuie să îl importe în fișierul lor piton. Acest lucru se poate face prin includerea liniei de mai jos în partea de sus a fișierului piton cuiva:
import matplotlib.pyplot as myplt
Exemplul # 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
În exemplul de mai sus, metoda plot () preia coordonatele axelor X și respectiv Y și grafică un grafic în consecință. Metoda plot () poate, de asemenea, să ia un al treilea argument opțional care determină șirul de culoare și tipul graficului de linie. În mod implicit, „-b” afișează o linie albastră. Alte metode precum xlabel () și ylabel () ne permit să denumim axele noastre.
Exemplul # 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()
Tipuri de parcele în Matplotlib În Python
Matplotlib oferă o mare varietate de metode și funcții pentru a genera diferite tipuri de grafice.
Haideți să aruncăm o privire la câteva dintre ele: -
- Grafic liniar : Acesta este cel mai simplu dintre toate graficele. Metoda plot () este utilizată pentru a trama un grafic de linie.
- Subploturi : Funcția subplot () este utilizată pentru a crea acestea. Foarte util atunci când este necesară o comparație a celor două parcele.
- Imagini : Matplotlib poate crea, de asemenea, imagini cu ajutorul funcției imshow ().
- Histograme : Pentru a genera histograme se pot folosi metodele hist ().
- Căi: căile arbitrale pot fi adăugate la Matplotlib cu ajutorul modulului matplotlib.path.
- Graficele de bare : Funcția bar () este utilizată la trasarea diagramelor de bare. S-ar putea personaliza în continuare diagramele de bare cât mai orizontale sau verticale conform cerințelor cu ajutorul acestei metode.
- Grafice cu plăcinte: Ar trebui să utilizăm metoda pie () pentru a genera diagrame. Funcțiile suplimentare îi permit să folosească efecte de umbră pe plăcintă, să eticheteze regiunile și să determine procentul pe care îl reprezintă etc.
- Tabele: funcția tabel () permite adăugarea unui tabel pentru clasificarea sistematică a datelor.
- Scatter complots : Pentru a genera o scatter scatot se utilizează funcția scatter (). De asemenea, s-ar putea folosi argumentele de dimensiune și culoare opționale pe care trebuie să le ofere această funcție.
- Curbe umplute : Funcția de umplere () permite parcurgerea curbelor umplute și a poligonilor.
- Diagrame: Funcții precum semilogx (), semiologie () și loglog () facilitează graficarea graficelor care implică funcții de logaritm.
- Parcele polare : Pentru generarea de trasee polare se utilizează funcția polar ().
- Manipularea datelor: Matplotlib vă permite să completați cu ușurință date din seria timpului cu orice hassel.
- Parcele de flux : Aceste loturi sunt destinate graficului câmpurilor vectoriale. Funcția streamplot () este utilizată pentru a realiza acest lucru.
Avantajele Matplotlib În Python
- Puține avantaje ale Matplotlib sunt
- Simplu și ușor de prins pentru începători.
- Mai ușor de utilizat pentru persoanele care au avut experiență anterioară cu Matlab sau alte instrumente de reprezentare a graficului.
- Oferă imagini și comploturi de înaltă calitate în diferite formate, cum ar fi png, pdf, pgf etc.
- Oferă control pentru diverse elemente ale unei figuri, cum ar fi DPI, culoarea figurii, dimensiunea figurii.
Cum te va ajuta această tehnologie în creșterea carierei tale?
Odată cu creșterea cererii pentru analiza datelor și știința datelor, instrumente precum matplotlib trebuie să fie utilizate pentru a studia comportamentul și modelul datelor. În prezent, Python domină industria când vine vorba de știința și analiza datelor. Pentru cineva familiarizat cu python, cunoașterea bibliotecilor, cum ar fi cea a matplotlib, vă va ajuta să crească profesional.
Concluzie
În acest articol, am văzut cum Matplotlib a luat ființă și diverse alte biblioteci cu care este folosit în mod obișnuit. A cuprins, de asemenea, câteva dintre funcțiile cunoscute ale Matplotlib pentru trasarea diferitelor grafice și modul în care putem personaliza aceste grafice conform cerințelor noastre.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Matplotlib In Python. Aici discutăm Introducere în Matplotlib în Python și tipurile sale. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Avantajele Python
- Cadre Python
- Cariere în Python
- Funcții cu coarde Python
- Grafica 2D în Java
- Scatter Parcele în Matlab