Úvod do Matplotlibu v Pythonu
Matplotlib je knihovna s otevřeným zdrojovým kódem, která pomáhá při vykreslování grafů. Původně to napsal John D. Hunter, který byl náhodou neurobiolog. Matplotlib napsal v době svého postdoktorského výzkumu v neurobiologii. Cílem této knihovny bylo studovat aktivity vyskytující se v mozkové kůře pacientů trpících epilepsií vynesením těchto aktivit do grafu. Jediným účelem vykreslování grafů bylo lepší vizualizace a studium společných vzorců v nich. První vydání Matplotlibu bylo v roce 2003. Postupem času se ukázalo, že Matplotlib je jednou z nejrozšířenějších mapovacích knihoven vedle programovacího jazyka Python pro vykreslování dat a výpočetních grafů. Je nezávislý na platformě a lze jej provozovat na Windows, Mac OS a Linux.
Porozumění Matplotlibu v Pythonu
Jako knihovna Python Matplotlib usnadňuje práci s 2D vykreslovacími schopnostmi pro vizualizaci. Matplotlib se používá spolu s dalšími knihovnami s otevřeným zdrojovým kódem, jako je
1. NumPy
Termín „NumPy“ znamená Numerical Python extension. Tato knihovna poskytuje několik matematických funkcí pro práci s většími a vícerozměrnými poli a maticemi. Může také uchovávat data libovolných datových typů a může být snadno integrována do řady databází. Chcete-li použít numpy ve svém projektu, nezapomeňte importovat. Například import numpy jako npy.
2. SciPy
Je postaven na vrcholu pole NumPy, tj. Základní datová struktura je pole objektů poskytované modulem NumPy. Poskytuje funkce, jako je zpracování obrazu a signálu, specializované funkce v lineární algebře a interpolace. Jeden modul lze do svého projektu přidat pomocí příkazu: import sciPy as sp.
3. IPython
Zkratka termínu Interactive Python. Jedná se o vylepšený interaktivní pythonový shell, který podporuje matematické výrazy, inline grafy atd. Pomáhá také integrovat se s knihovnami zásobníku SciPy. Dodává se s kompletním nastavením, které usnadňuje interaktivní vykreslování.
Jak usnadnit práci s Matplotlib pro vývojáře Pythonu?
Jako vývojář pythonu by měl být využíván modul Pyplot v knihovně matplotlib. Pyplot je aplikační programovací rozhraní, které se skládá z funkcí / metod, které pomáhají zpracovat data pro vizualizaci. Děj je rychlý, pokud jde o generování vizuálních grafů. Jeho podobnost s Matlab usnadňuje práci jednotlivcům, kteří mají předchozí zkušenosti s prací s MATLABem a naopak.
Jak může člověk pracovat s Pyplotem v Matplotlibu?
Aby bylo možné přistupovat k metodám pyplot, je třeba je importovat do jejich pythonového souboru. Toho lze dosáhnout zahrnutím spodního řádku do horní části pythonového souboru:
import matplotlib.pyplot as myplt
Příklad č. 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
Ve výše uvedeném příkladu metoda plot () převezme souřadnice osy X a Y a podle toho vykreslí graf. Metoda plot () může také převzít volitelný třetí argument, který určuje barevný řetězec a typ čar. Ve výchozím nastavení je to „-b“, které zobrazuje modrou čáru. Jiné metody jako xlabel () a ylabel () nám umožňují pojmenovat naše osy.
Příklad č. 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()
Typy grafů v Matplotlibu v Pythonu
Matplotlib poskytuje širokou škálu metod a funkcí pro generování různých typů grafů.
Podívejme se na několik z nich: -
- Čárový graf : Toto je nejjednodušší ze všech grafů. Metoda plot () se používá k vykreslení čárového grafu.
- Subplots : Funkce subplot () se používá k jejich vytvoření. Velmi užitečné, když je potřeba porovnání dvou grafů.
- Obrázky : Matplotlib může také vytvářet obrázky pomocí funkce imshow ().
- Histogramy : Pro generování histogramů lze použít metody hist ().
- Cesty: Libovolné cesty lze přidat do Matplotlibu pomocí modulu matplotlib.path.
- Čárové grafy : Funkce bar () se používá při vykreslování čárových grafů. Pomocí této metody lze dále přizpůsobit sloupcové grafy vodorovně nebo svisle podle požadavku.
- Výsečové grafy : K vygenerování výsečových grafů je třeba použít metodu pie (). Další funkce umožňují použití stínových efektů na koláče, označení oblastí a určení procenta, které představuje, atd.
- Tabulky: Funkce table () umožňuje přidat tabulku pro systematickou kategorizaci dat.
- Scatterovy grafy : Pro vygenerování scatterplotu se používá funkce scatter (). Dalo by se také využít volitelné argumenty velikosti a barvy, které tato funkce musí poskytnout.
- Vyplněné křivky : Funkce fill () umožňuje vykreslit vyplněné křivky a mnohoúhelníky.
- Protokoly protokolů : Funkce jako semilogx (), semiologie () a loglog () usnadňují vykreslování grafů, které zahrnují logaritmické funkce.
- Polární grafy : Pro generování polárních grafů se používá funkce polar ().
- Manipulace s daty: Matplotlib umožňuje snadno vykreslit data časové řady s jakoukoli hassel.
- Streamové grafy : Tyto grafy jsou určeny pro vykreslování vektorových polí. K dosažení tohoto cíle se používá funkce streamplot ().
Výhody Matplotlibu v Pythonu
- Málo výhod Matplotlibu je
- Jednoduché a snadno pochopitelné pro začátečníky.
- Snadnější použití pro lidi, kteří měli předchozí zkušenosti s Matlabem nebo jinými nástroji grafického vykreslování.
- Poskytuje vysoce kvalitní obrázky a grafy v různých formátech, jako jsou png, pdf, pgf atd.
- Poskytuje kontrolu nad různými prvky obrázku, jako je DPI, barva obrázku, velikost obrázku.
Jak vám tato technologie pomůže v kariérním růstu?
S rostoucí poptávkou po analýze dat a vědě o datech je třeba použít nástroje jako matplotlib ke studiu chování a struktury dat. Od nynějška Python dominuje v oboru, pokud jde o vědu a analýzu dat. Pro někoho, kdo je obeznámen s pythonem, bude mít znalost knihoven, jako je matplotlib, profesionální růst.
Závěr
V tomto článku jsme viděli, jak Matplotlib vznikl, a různé další knihovny, s nimiž se běžně používá. Pokrylo také několik známých funkcí Matplotlibů pro vykreslování různých grafů a jak je můžeme přizpůsobit podle grafů podle našich požadavků.
Doporučený článek
Toto byl průvodce Matplotlibem v Pythonu. Zde diskutujeme Úvod do Matplotlibu v Pythonu a jeho typy. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Výhody Pythonu
- Python Frameworks
- Kariéra v Pythonu
- Funkce řetězce Python
- 2D grafika v Javě
- Rozptyl Plots v Matlabu