matplotlib pyplot колір графіка

Matplotlib — це дуже корисна бібліотека для Python, яка використовується для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій.

Основна мета Matplotlib — надати користувачам інструменти та функції для побудови даних, що полегшує їх аналіз і розуміння.

У цій статті ми побачимо, як його використовувати, його потенціал і, як завжди, багато прикладів.

10 хвилин

Давайте тепер подивимося, як використовувати Matplotlib pyplot, його потенціал і, як завжди, з багатьма прикладами.

Основні можливості Matplotlib:

  1. Універсальність : Matplotlib може генерувати широкий спектр графіків, включаючи лінійні діаграми, діаграми розсіювання, стовпчасті діаграми, гістограми, кругові діаграми тощо.
  2. настройка : пропонує широкі можливості налаштування для керування всіма аспектами діаграми, такими як стилі ліній, кольори, маркери, мітки та анотації.
  3. Інтеграція з NumPy : Matplotlib бездоганно інтегрується з NumPy, що полегшує пряме представлення масивів даних.
  4. Якість видання : Matplotlib створює високоякісні сюжети, придатні для публікації, з детальним контролем над естетикою сюжету.
  5. Розширюваний : Matplotlib дуже розширюваний, має велику екосистему додаткових наборів інструментів і розширень, таких як Seaborn, функції побудови графіків Pandas і Basemap для географічного представлення.
  6. Мультиплатформенність : Він не залежить від платформи та може працювати на різних операційних системах, включаючи Windows, macOS і Linux.
  7. Інтерактивна графіка : Matplotlib підтримує інтерактивну графіку за допомогою віджетів і обробки подій, що дозволяє користувачам динамічно досліджувати дані.

Що таке фігура Matplotlib?

У Matplotlib фігура — це контейнер верхнього рівня, який містить усі елементи графіка. Представляє все вікно або сторінку, на якій намальовано діаграму.

matplotlib pyplot
Приклад графіка, намальованого за допомогою matplot lib

Основні компоненти або частини фігури Matplotlib

Частини фігури Matplotlib включають:

  1. Фігури в Matplotlib : Об’єкт Figure є контейнером верхнього рівня для всіх елементів діаграми. Він служить полотном, на якому малюється графік. Ви можете думати про це як про чистий аркуш паперу, на якому ви створите свою візуалізацію.
  2. тузи: це прямокутні області всередині фігури, де відображаються дані. Кожна фігура може містити одну або кілька осей, розташованих у рядках і стовпцях, якщо необхідно. Осі забезпечують систему координат, і вони є місцем, де відбувається більшість відстеження.
  3. Asse: Об’єкти Axis представляють вісь X і Y діаграми. Вони визначають межі даних, позиції позначок, позначки позначок і позначки осей. Кожна вісь має шкалу та локатор, які визначають відстань.
  4. Маркери в Matplotlib : Маркери – це символи, які використовуються для позначення окремих точок даних на діаграмі. Це можуть бути кола, квадрати, трикутники або спеціальні символи. Маркери часто використовуються в діаграмах розсіювання, щоб візуально розрізняти різні точки даних.
  5. Додавання ліній до фігур : лінії з’єднують точки даних на діаграмі та зазвичай використовуються в лінійних діаграмах, точкових діаграмах із з’єднаними точками та інших типах діаграм. Вони представляють зв’язок або тенденцію між точками даних і можуть бути стилізовані різними кольорами, шириною та стилями для передачі додаткової інформації.
  6. Назва: Заголовок — це текстовий елемент, який містить описовий заголовок для діаграми. Зазвичай він з’являється у верхній частині малюнка та надає контекст або інформацію про відображені дані.
  7. Мітки осей у Matplotlib : Мітки – це текстові елементи, які містять описи для осей X і Y. Вони допомагають ідентифікувати дані, які відстежуються, і надають одиниці або іншу відповідну інформацію.
  8. Tick : галочки – це маленькі позначки вздовж осі, які позначають конкретні точки даних або діапазони. Вони допомагають користувачам інтерпретувати масштаб графіка та знаходити конкретні значення даних.
  9. Перевірте етикетки: Позначки прапорців — це текстові елементи, які містять позначки для позначок. Зазвичай вони показують значення даних, що відповідають кожній галочці, і можуть бути налаштовані для відображення певного форматування або одиниць.
  10. Легенда Matplotlib - Легенди надають ключ до символів або кольорів, які використовуються на діаграмі для представлення різних рядів даних або категорій. Вони допомагають користувачам інтерпретувати графік і зрозуміти значення кожного елемента.
  11. Лінії сітки Matplotlib: Лінії сітки – це горизонтальні та вертикальні лінії, які простягаються вздовж діаграми та відповідають певним діапазонам або розділам даних. Вони надають візуальний путівник по даним і допомагають користувачам визначити закономірності чи тенденції.
  12. Хребти фігур Matplotlib : Шипи – це лінії, які утворюють краї області графіка. Вони відокремлюють діаграму від навколишнього білого простору, і їх можна налаштувати, щоб змінити зовнішній вигляд меж діаграми.

Різні типи графіків у Matplotlib

Matplotlib пропонує широкий спектр типів графіків для задоволення різних потреб візуалізації даних. Ось деякі з найбільш часто використовуваних типів графіків у Matplotlib:

  • Лінійний графік
  • Стовбурова діаграма
  • Гістограма
  • Гістограми
  • Точкова діаграма
  • Стекова діаграма
  • Коробка сюжету
  • Кругова діаграма
  • Графік помилок
  • Скрипка текстури
  • 3D діаграми 

Щоб дізнатися більше про різні типи графіків у Matplotlib, читайте далі Типи графіків у Matplotlib .

Вивчення різних стилів сюжету за допомогою Matplotlib

Вбудовані стилі включають класичні стилі, які нагадують традиційні наукові графіки, сучасні стилі з яскравими кольорами та елегантними лініями, а також спеціальні стилі, призначені для конкретних цілей, наприклад для презентацій або друку у відтінках сірого. Крім того, Matplotlib дозволяє налаштовувати стилі діаграм відповідно до ваших уподобань або брендингу компанії, гарантуючи, що ваші візуалізації будуть інформативними та візуально привабливими.

  • Програма Python
  • Клас фігур Matplotlib
  • Клас сокир Matplotlib
  • Встановити кольори в Matplotlib
  • Додайте текст, шрифти та лінії сітки в Matplotlib
  • Спеціальні легенди з Matplotlib
  • Галочки Matplotlib і позначки галочок
  • Ділянки стилів за допомогою Matplotlib
  • Створіть кілька підсхем у Matplotlib
  • Робота з зображеннями в Matplotlib

Щоб дізнатися більше, прочитайте статтю: Стилі сюжету з Matplotlib

Чому і коли вибрати Matplotlib для візуалізації даних?

Своєю популярністю бібліотека зобов’язана простоті використання, обширній документації та широкому спектру можливостей відстеження. Він пропонує гнучкість у налаштуваннях, підтримує різні типи трасування та добре інтегрується з іншими бібліотеками Python, такими як numpy e Панди.

Matplotlib є підходящим вибором для різноманітних завдань візуалізації даних, у тому числі дослідницького аналізу даних, наукового побудови та побудови графіків якості публікації. Він чудово підходить у сценаріях, коли користувачам потрібен детальний контроль над налаштуванням діаграм і створення складних або спеціалізованих візуалізацій.

Переваги Matplotlib

Matplotlib — широко використовувана бібліотека для побудови графіків у Python який надає різноманітні інструменти та можливості для малювання. Ось деякі з переваг використання бібліотеки:

  1. Універсальність : Matplotlib pyplot може створювати широкий спектр графіків, включаючи лінійні графіки, точкові діаграми, стовпчасті діаграми, гістограми, секторні діаграми тощо.
  2. настройка : пропонує широкі можливості налаштування для керування всіма аспектами діаграми, такими як стилі ліній, кольори, маркери, мітки та анотації.
  3. Інтеграція з NumPy : бібліотека легко інтегрується з NumPy, що полегшує пряме представлення масивів даних.
  4. Якість видання : Matplotlib створює високоякісні сюжети, придатні для публікації, з детальним контролем над естетикою сюжету.
  5. Широке впровадження : завдяки своїй зрілості та гнучкості Matplotlib широко поширений у наукових та інженерних спільнотах.
  6. Розширюваний : Matplotlib pyplot дуже розширюваний, з великою екосистемою додаткових інструментів і розширень, таких як Seaborn, функції побудови Pandas і Basemap для географічного представлення.
  7. Мультиплатформенність : Він не залежить від платформи та може працювати на різних операційних системах, включаючи Windows, macOS і Linux.
  8. Інтерактивна графіка : Matplotlib підтримує інтерактивну графіку за допомогою віджетів і обробки подій, що дозволяє користувачам динамічно досліджувати дані.
  9. Інтеграція з Jupyter Notebooks : Matplotlib бездоганно працює з Jupyter Notebooks, дозволяючи інтерактивне малювання та вбудований перегляд графіків.
  10. Повна документація та підтримка спільноти : Matplotlib pyplot має повну документацію та велику спільноту користувачів і розробників, що полегшує пошук довідки, навчальних посібників і прикладів.

Недоліки Matplotlib

Хоча це потужна та універсальна бібліотека трасування, вона також має деякі недоліки, з якими можуть зіткнутися користувачі:

  1. Крута крива навчання : для початківців бібліотека може представляти собою круту криву навчання завдяки широким можливостям налаштування та іноді складному синтаксису.
  2. Детальний синтаксис : Синтаксис може бути багатослівним і менш інтуїтивно зрозумілим, ніж інші бібліотеки графічних зображень, такі як Seaborn або Plotly, що робить створення та налаштування графіків більш трудомістким.
  3. Стандартна естетика : естетика діаграми за замовчуванням часто вважається менш привабливою, ніж інші бібліотеки, оскільки для того, щоб зробити діаграми візуально привабливішими, потрібно більше зусиль.
  4. Обмежена інтерактивність : Хоча він певною мірою підтримує інтерактивні діаграми, він не пропонує стільки функцій та інтерактивних опцій, як інші бібліотеки, такі як Plotly.
  5. Обмежені можливості відстеження 3D : можливості бібліотеки 3D-відстеження не такі просунуті та інтуїтивно зрозумілі, ніж у інших спеціалізованих бібліотек 3D-відстеження.
  6. Проблеми з продуктивністю великих наборів даних : Matplotlib іноді може бути повільнішим і менш ефективним під час побудови великих наборів даних, особливо в порівнянні з більш оптимізованими бібліотеками побудови.
  7. Документація та повідомлення про помилки : Хоча він має вичерпну документацію, деяким користувачам важко орієнтуватися, а повідомлення про помилки іноді можуть бути загадковими, і їх важко виправити.
  8. Залежність від зовнішніх бібліотек : Matplotlib базується на інших бібліотеках, як numpy e SciPy для багатьох його функцій, які іноді можуть спричиняти проблеми сумісності та керування залежностями.
  9. Обмежена власна підтримка статистичного представлення : хоча він може створювати базові статистичні графіки, йому бракує деяких розширених статистичних функцій, доступних у спеціалізованих бібліотеках, таких як Морський народжений.
  10. Менш сучасні функції : Matplotlib pyplot існує протягом тривалого часу, і деякі користувачі виявили, що йому бракує деяких сучасних функцій побудови графіків та можливостей інтерактивної візуалізації, які є в новіших бібліотеках.

Авторе

Вам може бути цікаво…