Uvod v Matplotlib v Pythonu
Matplotlib je knjižnica z odprto kodo, ki pomaga pri načrtovanju grafov. Na začetku jo je napisal John D. Hunter, ki se je zgodil kot nevrobiolog. Bil je avtor Matplotliba v času njegovega podoktorskega raziskovanja iz nevrobiologije. Namen te knjižnice je bil raziskati dejavnosti, ki se pojavljajo v možganski skorji bolnikov z epilepsijo, tako da so te dejavnosti prikazane v grafu. Edini namen načrtovanja grafov je bil boljša vizualizacija in preučevanje skupnih vzorcev v njih. Prva izdaja Matplotliba je bila leta 2003. Matplotlib se je sčasoma izkazal kot ena najbolj razširjenih knjižničnih načrtov, poleg programskega jezika Python za načrtovanje podatkov in računskih grafov. To je neodvisno od platforme in ga je mogoče zagnati v operacijskem sistemu Windows, Mac OS in Linuxu.
Razumevanje Matplotliba v Pythonu
Kot Python knjižnica Matplotlib omogoča vizualizacijo z 2D načrtovanjem. Matplotlib se uporablja skupaj z drugimi knjižnicami odprtega izvora, kot so
1. NumPy
Izraz “NumPy” pomeni Numerični podaljšek Python-a. Ta knjižnica ponuja več matematičnih funkcij za delo z večjimi in večdimenzionalnimi nizi in matricami. Prav tako lahko hrani podatke poljubnih podatkovnih vrst in jih je mogoče enostavno integrirati s številnimi zbirkami podatkov. Če želite v projektu uporabiti numpy, ne pozabite uvoziti. Na primer, uvozite numpy kot npy.
2. SciPy
Zgrajena je na vrhu NumPy matrike, to pomeni, da je osnovna struktura podatkov objektna matrika, ki jo ponuja modul NumPy. Ponuja funkcionalnosti, kot so obdelava slike in signalov, specializirane funkcije v linearni algebri in interpolaciji. Modul SciPy lahko dodate v svoj projekt s pomočjo izjave: import sciPy kot sp.
3. IPython
Kratica izraza Interactive Python. To je izboljšana interaktivna lupina Python, ki podpira matematične izraze, inline ploskve itd. Prav tako pomaga pri integraciji s knjižnicami skladov SciPy. Na voljo je s popolno nastavitvijo, ki olajša interaktivno načrtovanje.
Kako olajšati delo z Matplotlibom razvijalcem Python-a?
Kot razvijalec pythona bi moral uporabiti modul Pyplot v knjižnici matplotlib. Pyplot je aplikacijski programski vmesnik, ki je sestavljen iz funkcij / metod, ki pomagajo obdelati podatke za vizualizacijo. Zaplet je hiter, ko gre za ustvarjanje vizualnih grafov. Podobnosti z Matlabom olajšajo delo posameznikom, ki imajo predhodne izkušnje pri delu z MATLAB-om in obratno.
Kako je mogoče delati s Pyplotom v Matplotlibu?
Če želite dostopati do metod pyplota, ga morate uvoziti v datoteko python. To lahko storite tako, da na vrh datoteke python vključite spodnjo vrstico:
import matplotlib.pyplot as myplt
Primer 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
V zgornjem primeru metoda plot () prevzame koordinate osi X in Y in ustrezno nariše graf. Metoda plot () lahko vključuje tudi neobvezni tretji argument, ki določa barvni niz in vrsto črte črte. Privzeto je modra črta „-b“. Druge metode, kot sta xlabel () in ylabel (), nam omogočajo poimenovanje osi.
Primer # 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()
Vrste parcel v Matplotlibu v Pythonu
Matplotlib ponuja široko paleto metod in funkcij za ustvarjanje različnih vrst grafov.
Oglejmo si nekaj teh: -
- Vrstna črta : To je najpreprostejši od vseh grafov. Metoda plot () se uporablja za risanje premice.
- Podploti : Za ustvarjanje teh se uporablja funkcija subplot (). Zelo koristno, ko je potrebna primerjava obeh ploskev.
- Slike : Matplotlib lahko ustvari slike tudi s pomočjo funkcije imshow ().
- Histogrami : Za ustvarjanje histogramov lahko uporabimo metode hist ().
- Poti: Do Matplotliba lahko s pomočjo modula matplotlib.path dodate poljubne poti.
- Vrstni grafikoni : Funkcija bar () se uporablja pri risanju črtnih grafikonov. S to metodo lahko še naprej prilagodite vrstice tako, da so horizontalne ali navpične glede na zahteve.
- Pie Charts : Za ustvarjanje tortnih grafov bi morali uporabiti metodo pie (). Dodatne funkcije omogočajo uporabo senčnih učinkov na pito, označevanje regij in določitev odstotka, ki ga predstavlja itd.
- Tabele: Funkcija tabela () omogoča dodajanje tabele za sistematično kategorizacijo podatkov.
- Spletne ploskve : Za ustvarjanje raztresenosti uporabljamo funkcijo scatter (). Lahko bi uporabili tudi poljubne argumente velikosti in barv, ki jih mora ta funkcija navesti.
- Zapolnjene krivulje : Funkcija fill () omogoča risanje napolnjenih krivulj in mnogokotnikov.
- Diagrami dnevnika : Funkcije, kot so semilogx (), semiology () in loglog (), olajšajo risanje grafov, ki vključujejo funkcije logaritma.
- Polarne ploskve : Za ustvarjanje polarnih ploskev se uporablja funkcija polar ().
- Obravnava datumov: Matplotlib omogoča enostaven naris podatkov o časovnih vrstah s katerim koli hassellom.
- Tok grafov : Te so namenjene za risanje vektorskih polj. Za to se uporablja funkcija streamplot ().
Prednosti Matplotlib In Python
- Nekaj prednosti Matplotliba je
- Enostavno in enostavno razumevanje za začetnike.
- Lažje za uporabo ljudem, ki so že imeli izkušnje z Matlabom ali drugimi orodji za risanje grafov.
- Zagotavlja kakovostne slike in ploskve v različnih oblikah, kot so png, pdf, pgf itd.
- Omogoča nadzor nad različnimi elementi figure, kot so DPI, barva slike, velikost slike.
Kako vam bo ta tehnologija pomagala pri karierni rasti?
Z naraščajočim povpraševanjem po analizi podatkov in znanosti o podatkih je treba za preučevanje obnašanja in vzorca podatkov uporabiti orodja, kot je matplotlib. Od danes Python prevladuje v industriji, ko gre za znanost in analize podatkov. Za nekoga, ki pozna python, bo znanje o knjižnicah, kot je na primer matplotlib, pomagalo profesionalno rasti.
Zaključek
V tem članku smo videli, kako je Matplotlib nastal in razne druge knjižnice, s katerimi se običajno uporablja. Zajema tudi nekaj dobro poznanih Matplotlibsovih funkcij za risanje različnih grafov in kako lahko te grafe prilagodimo svojim zahtevam.
Priporočeni članek
To je vodnik za Matplotlib In Python. Tukaj razpravljamo o Uvodu v Matplotlib v Pythonu in njegovih vrstah. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Prednosti Pythona
- Okviri Python
- Kariera v Pythonu
- Funkcije nizov Python-a
- 2D grafika na Javi
- Razpršeni parceli v Matlabu