Matplotlib este o bibliotecă Python puternică care servește ca extensie numerică și matematică pentru biblioteca NumPy. Una dintre componentele sale cheie este Pyplot , care oferă o interfață bazată pe stare pentru modulul Matplotlib, prezentând utilizatorilor un mediu familiar asemănător MATLAB. Prin funcția Matplotlib.pyplot.plot() din Python, utilizatorii pot crea fără efort o varietate de diagrame, inclusiv diagrame de linii, diagrame de contur, histograme, diagrame de dispersie, diagrame 3D și multe altele. Această versatilitate face din Matplotlib un instrument de neprețuit pentru vizualizarea și analiza datelor în Piton limbaj de programare.
Ce este funcția Matplotlib.pyplot.plot()?
The matplotlib.pyplot.plot()> funcția este o componentă fundamentală a bibliotecii Matplotlib, în special în cadrul modulului Pyplot. Acesta servește scopul generării unui diagramă binning hexagonal 2D pe baza punctelor de date date reprezentate de variabilele x și y. Conectează punctele de date cu linii, permițând personalizarea aspectului diagramei prin parametri precum stiluri de linii și marcatori. Această funcție versatilă este utilizată pe scară largă pentru vizualizarea datelor în diferite domenii.
Sintaxă: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=Niciunul, **kwargs)
cum se citește dintr-un fișier csv în java
- Parametri:
- X y: Acești parametri reprezintă coordonatele orizontale și verticale ale punctelor de date. Valorile „x” sunt opționale, permițând flexibilitate în procesul de trasare.
- fmt: Acesta este un parametru opțional care conține o valoare șir. Este folosit pentru a specifica formatul graficului, definind stilul liniei, marcatorul și culoarea.
- date: Un parametru opțional, „date” se referă la un obiect cu date etichetate. Oferă o modalitate convenabilă de a transmite datele direct, sporind lizibilitatea și ușurința în utilizare.
- Se intoarce: The
plot()>funcția returnează o listă de obiecte Line2D, fiecare reprezentând un segment al datelor reprezentate. Aceste obiecte Line2D încapsulează caracteristicile și atributele liniilor trasate, permițând personalizare și analiză ulterioară.
Funcția Matplotlib.pyplot.plot() în Python
Există diferite moduri de a crea un complot folosind funcția Matplotlib.pyplot.plot() în Python. Acestea sunt câteva exemple care ilustrează matplotlib.pyplot.plot() functioneaza in matplotlib.pyplot:
- Graficul de linie de bază
- Graficul cu mai multe linii
- Graficul de dispersie cu markeri multipli
- Graficul cu două curbe
Grafice de linii în Matplotlib
Prin import plotul lui Matplotlib() am creat un grafic cu linii cu date [1, 2, 3]. Funcția title() setează titlul plotului, draw() actualizează plotul și show() îl afișează, oferind o ilustrare de bază a Matplotlib pentru vizualizarea datelor în Python.
Python3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Plotting a simple line graph> plt.plot([>1>,>2>,>3>])> # Setting the title> plt.title(>'Matplotlib Line Plot Example'>)> # Updating and displaying the plot> plt.draw()> plt.show()> |
>
>
gimp export ca jpg
Ieșire:
Graficul de linie de bază
Mai multe linii folosind Matplotlib
Prin import Matplotlib pentru a reprezenta pe același grafic funcțiile sinus și cosinus. Acesta generează date, setează stiluri pentru fiecare funcție, adaugă etichete și un titlu, afișează o legendă și apoi arată diagrama, ilustrând curbele sinus și cosinus.
Python3
fmovies India
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate data> x>=> np.linspace(>0>,>2>*>np.pi,>100>)> y1, y2>=> np.sin(x), np.cos(x)> # Plotting multiple lines on a single plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Sin(x)'>, color>=>'b'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Cos(x)'>, color>=>'r'>, linestyle>=>'--'>)> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Multiple Lines Plot'>)> # Displaying the legend and the plot> plt.legend()> plt.show()> |
>
>
Ieșire
Graficul cu mai multe linii
Markere în Matplotlib
Prin import Matplotlib am generat un grafic de dispersie personalizat cu 50 de puncte de date aleatorii, cu marcatori circulari roșii. Include etichete pentru axe, un titlu („Exemplu de diagramă de dispersie”) și o legendă. The show()> funcția afișează graficul, demonstrând un exemplu de bază de vizualizare a datelor cu Matplotlib în Python.
Python3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> np.random.seed(>42>)> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> # Plotting a scatter plot with custom markers> plt.plot(x, y, marker>=>'o'>, linestyle>=>'>', markersize=8, color='>r>', label='>Scatter Plot')> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Scatter Plot Example'>)> # Displaying the legend> plt.legend()> # Display the plot> plt.show()> |
>
>
tipuri de învățare automată
Ieșire:
Graficul de dispersie cu markeri multipli
Trasarea mai multor curbe
Prin importul Matplotlib am creat un grafic de linii cu două curbe: o curbă albastră ( și = x^ 2) și o curbă portocalie (y=1− x^ 3). Datele sunt generate aleatoriu, sortate pentru curbe netede și reprezentate grafic cuplot()>funcţie. Graficul este limitat la intervalul [0, 1] pe ambele axe, prezentând o reprezentare vizuală a funcțiilor matematice.
Python3
dezinstalați unghiular cli
# Implementation of matplotlib function> > import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> > # Fixing random state for reproducibility> np.random.seed(>19680801>)> > # create random data> xdata>=> np.random.random([>2>,>10>])> > # split the data into two parts> xdata1>=> xdata[>0>, :]> xdata2>=> xdata[>1>, :]> > # sort the data so it makes clean curves> xdata1.sort()> xdata2.sort()> > # create some y data points> ydata1>=> xdata1>*>*> 2> ydata2>=> 1> -> xdata2>*>*> 3> > # plot the data> plt.plot(xdata1, ydata1, color>=>'tab:blue'>)> plt.plot(xdata2, ydata2, color>=>'tab:orange'>)> > > # set the limits> plt.xlim([>0>,>1>])> plt.ylim([>0>,>1>])> plt.title(>'matplotlib.pyplot.plot() example 2'>)> > # display the plot> plt.show()> |
>
>
Ieșire
Graficul cu două curbe
Concluzie
În concluzie, cel matplotlib.pyplot.plot()> funcția din Python este un instrument fundamental pentru crearea unei varietăți de diagrame 2D, inclusiv diagrame de linii, diagrame de dispersie și multe altele. Versatilitatea sa permite utilizatorilor să personalizeze diagramele prin specificarea punctelor de date, stilurilor de linii, marcatorilor și culorilor. Cu parametri opționali, cum ar fi „fmt” și „date”, funcția oferă flexibilitate în formatarea diagramelor și gestionarea datelor. În plus, obiectele Line2D returnate permit manipularea și analiza ulterioară a datelor reprezentate. În general, Matplotlibplot()>funcția este o componentă cheie în domeniul vizualizării datelor, oferind o interfață ușor de utilizat pentru crearea de parcele perspicace și atractive din punct de vedere vizual în Python.