Matplotlib în Python: explicate diverse diagrame cu exemple

Ce este matplotlib?

Dintre cele mai multe biblioteci disponibile în Python, matplotlib în Python este una dintre aceste biblioteci de vizualizare care ajută la vizualizarea graficelor 2D ale unui tablou. Biblioteca de vizualizare a datelor este construită pe matrice NumPy. În anul 2002, biblioteca de vizualizare a datelor multi-platformă a fost introdusă de John Hunter. Biblioteca oferă vizualizarea datelor și reprezentarea grafică a datelor oferind o alternativă la MATLAB. API-urile Matplotlib, adică interfețele de programare a aplicațiilor, care sunt utilizate de dezvoltatori pentru a încorpora diagrame în aplicațiile GUI.

Mai multe diagrame grafice precum bară, linie, histogramă, împrăștiere etc. sunt oferite de matplotlib. Vizualizarea oferită de graficul matplotlib permite accesul vizual la cantități uriașe de date. Graficul de date vizuale poate fi generat printr-un cod de câteva linii numai datorită naturii structurate a unui script python matplotlib.

Două API-uri sunt utilizate pentru suprapunerea stratului de scripting matplotlib:

• API Python: este o ierarhie a obiectelor cod Python.
• API OO (Object Oriented): Un acces direct la straturile de backend ale Matplotlib este oferit de API.

Instalare

Instalarea bibliotecii matplotlib se poate face prin descărcarea matplotlib și a dependențelor sale din Python Package Index (PyPI) ca pachet binar.

Comanda care poate fi folosită pentru instalarea bibliotecii este

python -m pip install matplotlib

Într-un sistem de operare precum Windows, Linux și macOS, matplotlib și dependențele sale sunt prezente ca pachete roți. În astfel de cazuri comanda care trebuie executată este.

python -mpip install -U matplotlib

Biblioteca este disponibilă și ca fișiere sursă necompilate a căror instalare este destul de complexă, deoarece sistemul local va necesita compilatorul adecvat pentru sistemul de operare. De asemenea, platforma ActiveState poate fi utilizată pentru a construi matplotlib din sursă și pentru a o împacheta pentru sistemul de operare necesar.

Import

Importul matplotlib în python se realizează prin comenzi

• din matplotlib import pyplot ca plt
• import matplotlib.pyplot ca plt

Diverse comploturi și exemple

1. Meniul Matplotlib UI

Meniul Matplotlib UI este generat atunci când diagramele sunt create prin Matplotlib. Personalizarea diagramei și comutarea elementelor împreună cu capacitatea de a mări diagramele sunt oferite de interfața de utilizare Matplotlib.

2. Matplotlib și NumPy

NumPy este un pachet sub python pentru efectuarea de calcule științifice. Matplotlib este construit peste NumPy și folosește funcțiile oferite de NumPy pentru datele sale numerice și matricele multidimensionale.

3. Matplotlib și Pandas

Pandas este o bibliotecă de python care este folosită pentru manipularea datelor și analiza de către matplotlib. Nu este o dependență necesară pentru matplotlib, dar oferă un cadru de date.

Graficele Matplotlib permit reprezentarea vizuală a unor volume uriașe de date. Cu ajutorul graficelor, tendințele și modelele specifice prezente în date ar putea fi identificate, ceea ce este esențial pentru realizarea corelațiilor. Graficele Matplotlib oferă practic o modalitate de raționament cu privire la informațiile cantitative.

Unele dintre tipurile de diagrame matplotlib sunt:

1. Graficul liniilor:

Folosind două puncte

• Matplotlib Line Plot este generat prin importul pyplot.
• Pentru trasarea punctelor într-o diagramă este utilizată funcția plot() care desenează implicit o linie de la un punct la altul.
• Sunt luați în considerare doi parametri care specifică punctele pentru trasarea liniei.
• Punctele axei X sunt stocate ca matrice în parametrul 1.
• Punctele axei Y sunt stocate ca matrice în parametrul 2.
• Exemplu: Dacă o linie trebuie trasată de la punctele (2, 6), la (10, 15), atunci trebuie să treacă două tablouri, adică [2, 10] și [6, 15].

Exemplu: un cod care arată trasarea liniilor și graficul generat

Sursă

2. Utilizarea mai multor puncte

• Asemenea modului în care două puncte sunt utilizate pentru trasare, mai multe puncte pot fi reprezentate folosind matplotlib în python .
• Punctele ar trebui să fie în același număr în ambele axe pentru trasarea unui număr de puncte.
• Intrare:

Sursă

3. Linia puncte fără puncte axa x

• Dacă punctele pe axa X nu sunt specificate, atunci valorile implicite pentru axa X sunt luate pe baza punctelor pe axa Y.
• Intrare: Codul va rămâne același ca și codurile de mai sus pentru trasarea liniilor, dar cu o singură matrice ca intrare, adică o matrice pentru axa Y. Axa X va fi luată ca implicită.

ypoints = np.array([10, 8, 12, 20, 3, 9])

• Graficul generat:

În matplotlib sunt prezente diferite opțiuni care permit creșterea efectelor vizuale ale ploturilor:

1. Markere

• Pentru a spori efectele vizuale ale punctelor dintr-o diagramă, un marcator specificat poate fi utilizat folosind marcatorul de cuvinte cheie .
• Markerii pot fi o stea, Cerc, Punct, Pixel, X etc.
• Exemplu: plt.plot(ypoints, marker = 'o') poate fi folosit pentru trasarea punctelor
• Celelalte liste de marcatori sunt afișate în fragmentul de mai jos preluat din

Sursă

• Markerul poate fi modificat în funcție de culoare (140 de culori acceptate), dimensiune și tipul de linie care poate fi folosită ca linie punctată, continuă sau întreruptă.
• Comenzile markerdge ( mec ) și markerfacecolor ( mfc ) sunt folosite pentru a colora întregul marker.
• Oferă opțiunea de colorare doar a marginii markerului sau a întregului marker.
• Markersize sau în ms scurt este folosit pentru a seta dimensiunea markerului.

Sintaxă: plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 30)

2. Linia Matplotlib

• Stilul liniei trasate poate fi modificat în consecință cu opțiunile de stil de linie, punctat sau punctat reprezentate ca ls , : , sau — .

Sintaxă: plt.plot(ypoints, ls = ':')

• Culoarea liniei poate fi schimbată corespunzător cu cuvântul cheie culoare sau într-o formă mai scurtă folosind c . matplotlib oferă 140 de culori acceptate pentru schimbarea aspectului culorii liniei.
• Lățimea liniei poate fi modificată cu argumentul linewidth sau lw . Este un număr flotant în puncte.
• Mai multe linii pot fi trasate în același grafic folosind funcțiile plt.plot() .
• Funcția grid() este utilizată pentru adăugarea liniilor de grilă în grafic. Parametrii de axă pot fi adăugați pentru a specifica în ce axă este necesară linia grilei.

Sintaxă: plt.grid(axis = 'x')

• Proprietățile grilei pot fi modificate în consecință, cum ar fi culoarea, stilul liniei și lățimea prin argumente, culoare, stiluri de linie și număr.

Sintaxă: plt.grid(culoare = „verde”, stil de linie = „–”, lățime de linie = 0,5)

3. Matplotlib Etichete și titluri

• Funcțiile xlabel() și ylabel() sunt folosite pentru etichetarea asex-ului respectiv.
• Funcția title() este utilizată pentru a seta un titlu pentru complot.
• Proprietățile fontului graficului pot fi modificate cu parametrul fontdict .
• Parametrul loc poate fi folosit pentru a specifica poziția titlului.

Pot fi desenate mai multe diagrame într-o singură figură folosind funcția subplots() .

4. Graficul de dispersie Matplotlib

• Funcția scatter() poate fi utilizată cu pyplot pentru a desena o diagramă de dispersie.
• Sunt necesare două matrice de aceeași lungime, adică o matrice pentru fiecare axă.
• Exemplu:

Sursă

Complot generat

• culoare sau argumentul c este folosit pentru a colora punctele din diagrama de dispersie.
• Harta de culori poate fi utilizată pentru a specifica culoarea necesară în graficul de dispersie. Fiecare culoare din harta de culori are o anumită valoare. Poate fi inclus prin argumentul cmap și apoi atribuirea numelui hărții de culori. Mai multe hărți de culori in=built sunt disponibile în matplotlib.

Sintaxă: plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')

Viridis este o hartă de culori încorporată disponibilă în matplotlib.

• Dimensiunea și transparența punctelor pot fi modificate prin argumentul s și alfa .
• Harta de culori poate fi combinată cu diferite dimensiuni ale punctelor.

5. Diagrame de bare Matplotlib

• Funcția bar() este folosită pentru desenarea diagramelor cu bare . Argumentele pentru aspectul barelor sunt menționate în funcția bar() . Acesta trasează diagrame cu bare verticale.

• Pentru trasarea diagramelor cu bare orizontale este utilizată funcția barh() .
• Intrare:

• Graficul generat:

Sursă

• Argumentul culoare este folosit cu funcția bar() și barh() pentru a seta culorile barei.

Sintaxă: plt.bar(x, y, color = „verde”).

• Argumentul width este folosit cu funcția bar() și barh() pentru a seta lățimea barei.

Sintaxă: plt.bar(x, y, width = 0,2).

• Un alt argument preluat de funcția bar() și barh() este înălțimea care este folosită pentru a seta înălțimea barei.

6. Matplotlib Pie plot

• O diagramă circulară este creată prin funcția pie() din biblioteca matplotlib.
• Exemplu: Intrare:

• Graficul generat:

Sursă

• Fiecare pană poate fi etichetată cu eticheta parametrului care este o matrice cu etichetele pentru fiecare pană.

Sintaxă: mylabels = [ „mașini” , „biciclete” , „biciclete” , „autobuze” ]

• Unghiul de pornire implicit într-o diagramă circulară este axa X, care poate fi schimbată cu parametrul unghi de pornire. Unghiul este definit în grade, iar unghiul implicit este 0.
• Cu parametrul de explozie, pană necesară poate fi afișată pentru a ieși în evidență. Este specificat printr-o matrice cu valoarea panei care să iasă în evidență și valorile restului păstrate ca 0.

Sintaxă: myexplode = [0.2, 0, 0, 0]

• Setarea parametrului umbre la true va crea o umbră pentru diagrama circulară.
• parametrul colors este folosit pentru a specifica culorile fiecărei pane printr-o matrice.

Sintaxă: mylabels = [ „mașini” , „biciclete” , „biciclete” , „autobuze” ]

mycolors = [„negru”, „roz intens”, „albastru”, verde””]

• Funcția legend() este folosită pentru a adăuga o explicație la fiecare pană.

7. Histograma

• Histograma este utilizată pentru reprezentarea grafică a distribuțiilor de frecvență.
• Funcția hist() este utilizată pentru a crea o histogramă care utilizează o matrice de numere pentru a crea histogramă.
• Exemplu: Intrare: liniile de mai sus vor fi aceleași cu cele utilizate pentru trasarea diagramelor cu bare.

x = np.random.normal(90, 100, 200)

print(x)

• Graficul generat:

Concluzie

După cum sa discutat în articol, matplotlib în python poate fi utilizat pentru reprezentarea datelor în diferite stiluri. Mai multe opțiuni diferite sunt disponibile pentru a îmbunătăți parcelele noastre, permițând utilizatorului să eticheteze, să redimensioneze și să coloreze conform dorinței sale. Prin urmare, python și bibliotecile sale sunt destul de utile pentru analiza și manipularea datelor în epoca actuală.

Instruirea de programare Python în domeniul științei datelor este disponibilă în cursul Executive PG Program in Data Science oferit de upGrad . Dacă sunteți dispus să vă instruiți în cadrul experților din industrie și să explorați diferitele oportunități deținute de știința datelor, vă puteți înscrie la curs. Cursul este oferit de IIIT-Bangalore și este conceput special pentru profesioniștii de nivel mediu de intrare din grupa de vârstă de 21 până la 45 de ani. Indiferent de sex, dacă vă încadrați în această categorie menționată și visați să deveniți un important om de știință în domeniul datelor, alăturați-vă nouă în această afacere. Pentru orice navă de asistență, echipa noastră este gata să vă ajute.