Python oferă una dintre cele mai populare biblioteci de plotare numite Matplotlib . Este open-source, multiplatformă pentru realizarea de diagrame 2D din datele din matrice. Este folosit în general pentru vizualizarea datelor și reprezentat prin diferite grafice.
Matplotlib a fost conceput inițial de John D. Hunter în 2003. Versiunea recentă a matplotlib este 2.2.0 lansată în ianuarie 2018.
Înainte de a începe să lucrăm cu biblioteca matplotlib, trebuie să instalăm în mediul nostru Python.
Instalarea Matplotlib
Tastați următoarea comandă în terminal și apăsați Enter.
pip install matplotlib
Comanda de mai sus va instala biblioteca matplotlib și pachetul său de dependență pe sistemul de operare Windows.
Conceptul de bază al Matplotlib
Un grafic conține următoarele părți. Să înțelegem aceste părți.
traversare precomanda
Figura: Este o figură întreagă care poate conține una sau mai multe axe (parcele). Ne putem gândi la o figură ca la o pânză care conține parcele.
Axe: O figură poate conține mai multe axe. Este format din două sau trei (în cazul 3D) obiecte Axe. Fiecare axă este compusă dintr-un titlu, o etichetă x și o etichetă y.
Axă: Axele sunt numărul de obiecte asemănătoare liniilor și sunt responsabile pentru generarea limitelor graficului.
Artist: Un artist este tot ceea ce vedem pe grafic, cum ar fi obiectele Text, obiectele Line2D și obiectele de colecție. Majoritatea artiștilor sunt legați de Axes.
Introducere în pyplot
Matplotlib furnizează pachetul pyplot care este utilizat pentru a reprezenta graficul datelor date. The matplotlib.pyplot este un set de funcții de stil de comandă care fac matplotlib să funcționeze ca MATLAB. Pachetul pyplot conține multe funcții care obișnuiau să creeze o figură, să creeze o zonă de trasare într-o figură, să decoreze parcela cu etichete, să traseze niște linii într-o zonă de trasare etc.
Putem reprezenta rapid un grafic cu pyplot. Să aruncăm o privire la următorul exemplu.
Exemplu de bază de reprezentare a graficului
Iată exemplul de bază de generare a unui grafic simplu; programul este urmatorul:
from matplotlib import pyplot as plt #ploting our canvas plt.plot([1,2,3],[4,5,1]) #display the graph plt.show()
Ieșire:
Trasarea diferitelor tipuri de grafice
Putem reprezenta diferitele grafice folosind modulul pyplot. Să înțelegem următoarele exemple.
1. Graficul liniilor
Diagrama cu linii este folosită pentru a afișa informațiile ca o serie de linii. Este ușor de trasat. Luați în considerare următorul exemplu.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt x = [1,2,3] y = [10,11,12] plt.plot(x,y) plt.title('Line graph') plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show()
Ieșire:
Linia poate fi modificată folosind diferitele funcții. Face graficul mai atractiv. Mai jos este exemplul.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') x = [10, 12, 13] y = [8, 16, 6] x2 = [8, 15, 11] y2 = [6, 15, 7] plt.plot(x, y, 'b', label='line one', linewidth=5) plt.plot(x2, y2, 'r', label='line two', linewidth=5) plt.title('Epic Info') fig = plt.figure() plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show()
2. Grafic cu bare
Graficul cu bare este unul dintre cele mai comune grafice și este folosit pentru a reprezenta datele asociate cu variabilele categoriale. The bar() funcția acceptă trei argumente - variabile categorice, valori și culoare.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt Names = ['Arun','James','Ricky','Patrick'] Marks = [51,87,45,67] plt.bar(Names,Marks,color = 'blue') plt.title('Result') plt.xlabel('Names') plt.ylabel('Marks') plt.show()
3. Diagramă circulară
O diagramă este un grafic circular care este împărțit în sub-parte sau segment. Este folosit pentru a reprezenta datele procentuale sau proporționale în care fiecare felie de plăcintă reprezintă o anumită categorie. Să înțelegem exemplul de mai jos.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt # Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise: Aus_Players = 'Smith', 'Finch', 'Warner', 'Lumberchane' Runs = [42, 32, 18, 24] explode = (0.1, 0, 0, 0) # it 'explode' the 1st slice fig1, ax1 = plt.subplots() ax1.pie(Runs, explode=explode, labels=Aus_Players, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90) ax1.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle. plt.show()
Ieșire:
4. Histograma
Histograma și graficul cu bare sunt destul de asemănătoare, dar există o diferență minoră între ele. O histogramă este utilizată pentru a reprezenta distribuția, iar diagrama cu bare este folosită pentru a compara diferitele entități. O histogramă este utilizată în general pentru a reprezenta un grafic frecvența unui număr de valori în comparație cu un set de intervale de valori.
În exemplul următor, am luat datele diferitelor procente de scor ale elevului și am trasat histograma în funcție de numărul de elevi. Să înțelegem următorul exemplu.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import pyplot as plt percentage = [97,54,45,10, 20, 10, 30,97,50,71,40,49,40,74,95,80,65,82,70,65,55,70,75,60,52,44,43,42,45] number_of_student = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] plt.hist(percentage, number_of_student, histtype='bar', rwidth=0.8) plt.xlabel('percentage') plt.ylabel('Number of people') plt.title('Histogram') plt.show()
Ieșire:
Să înțelegem un alt exemplu.
Exemplu - 2:
from matplotlib import pyplot as plt # Importing Numpy Library import numpy as np plt.style.use('fivethirtyeight') mu = 50 sigma = 7 x = np.random.normal(mu, sigma, size=200) fig, ax = plt.subplots() ax.hist(x, 20) ax.set_title('Historgram') ax.set_xlabel('bin range') ax.set_ylabel('frequency') fig.tight_layout() plt.show()
Ieșire:
5. Graficul de dispersie
Graficul de dispersie este utilizat pentru a compara variabila cu celelalte variabile. Este definită ca modul în care o variabilă a afectat-o pe cealaltă variabilă. Datele sunt reprezentate ca o colecție de puncte. Să înțelegem următorul exemplu.
Exemplu -
from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') x = [4,8,12] y = [19,11,7] x2 = [7,10,12] y2 = [8,18,24] plt.scatter(x, y) plt.scatter(x2, y2, color='g') plt.title('Epic Info') plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show()
Ieșire:
Exemplu - 2:
import matplotlib.pyplot as plt a = [2, 2.5, 3, 3.5, 4.5, 4.7, 5.0] b = [7.5, 8, 8.5, 9, 9.5, 10, 10.5] a1 = [9, 8.5, 9, 9.5, 10, 10.5, 12] b1 = [3, 3.5, 4.7, 4, 4.5, 5, 5.2] plt.scatter(a, b, label='high income low saving', color='b') plt.scatter(a1, b1, label='low income high savings', color='g') plt.xlabel('saving*100') plt.ylabel('income*1000') plt.title('Scatter Plot') plt.legend() plt.show()
Ieșire:
În acest tutorial, am discutat toate tipurile de bază de grafice utilizate în vizualizarea datelor. Pentru a afla mai multe despre grafic, vizitați tutorialul nostru matplotlib.