www.machinelearningmastery.ru

Машинное обучение, нейронные сети, искусственный интеллект
Header decor

Home

Руководство для начинающих по Matplotlib

Дата публикации Oct 3, 2019

Если вы визуализируете данные на графиках, это становится очень легко понять.Matplotlibбиблиотека в Python предоставляет вам необходимую поддержку для выполнения этой задачи. Вот 5 различных графиков, которые построены с помощью Matplotlib. Данные генерируются случайным образом.

Прежде чем двигаться вперед, мы должны сначалаMatplotlibи загрузите подходящую версию для вашей среды Python. Как только вы закончите установку, просто импортируйте библиотеку.

импорт матплотлиб

Если вы не видите никаких ошибок, тогда вы можете идти. Давайте начнем исследовать. ;-)

Начнем с простого графика. Очень простой граф с только 3 строками кода.

импортировать matplotlib.pyplot как plt

plt.plot ([1,2,3,4,5], [2,3,1,4.5,3.2])

plt.show ()

В первой строке кода мы импортировали необходимые модули из Matplotlib.

Во второй строке кода мы вызвали функцию plot и передали два списка одинаковой длины.

В третьей строке кода у нас есть метод showPLTобъект.

Вы можете найти описание для метода сюжетаВот,

Линейный график

Шаг 1:-Определите размер макета участка.

plt.figure (figsize = (15,10)) # определяет размер макета графика

Шаг 2: -Вызвать метод заговора на объекте plt

plt.plot ([1,3,4,2,4,6,2,1], [3,9,2,8,6,5,3,2]) # Функция графика

Шаг 3: -Используйте заголовок и метку для графика, который помогает понять

plt.title («Простой линейный график») # Название сюжета
plt.xlabel («Данные по оси X»)
plt.ylabel («Данные по оси Y»)

Шаг 4: -Наконец, вызовите метод show для генерации графа на терминале.

plt.show ()

простой линейный график

Я следовал той же структуре, чтобы генерировать графики.

Гистограмма

x_axis_data = [ «Математика»,»Наука»,»английский»,»маратхи»]
y_axis_data = [98,96,58,75]

plt.bar (x_axis_data, y_axis_data, цвет =»красный»)
plt.xlabel ( «Субъекты»)
plt.ylabel ( «Marks»)
plt.title («Первый семестр»)
plt.show ()

Гистограмма

Горизонтальная гистограмма

x_axis_data = [ «Математика»,»Наука»,»английский»,»маратхи»]
y_axis_data = [98,96,58,75]

plt.barh (x_axis_data, y_axis_data, цвет =»красный»)
plt.xlabel ( «Субъекты»)
plt.ylabel ( «Marks»)
plt.title («Первый семестр»)
plt.show ()

Горизонтальная гистограмма

Гистограмма с накоплением

подлодки = [ «Математика»,»Наука»,»английский»,»маратхи»]
boys_marks = [78,82,78,93]
girls_marks = [94,89,82,43]

Индекс = np.arange (4)
ширина = 0,30

plt.bar (index, boys_marks, width, color = 'green', label = "Boys Marks in the Subs")
plt.bar (index, girls_marks, width, color = 'pink', label = "Girls Marks in thes", bottom = boys_marks)
plt.xlabel ( «Субъекты»)
plt.ylabel ( «Marks»)
plt.xticks (индекс, подводные лодки)
plt.legend (LOC =»лучший»)
plt.show ()

Гистограмма с накоплением

Scatter Plot

plt.figure (figsize = (15,10)) # определяет размер макета графика
plt.scatter ([1,4,2,6,3], [0.5,3.2,3.4,5,4]) # Функция графика
plt.title («Scatter Plot») # Название сюжета
plt.xlabel («Данные оси X»)
plt.ylabel («Данные оси Y»)
plt.show ()

Scatter Plot

Это очень простые графики, и их очень легко построить с помощью Matplotlib Libray. Я попробовал самый простой подход, чтобы он был легким и понятным.

Счастливого обучения !!! Увидимся в следующем посте. :-)

Оригинальная статья

Footer decor

© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map