Cara menggunakan Matplotlib termasuk memasang import, membuat carta, menambah tag, menyesuaikan gaya, menarik jenis carta yang berbeza dan carta penjimatan. 1. Pasang dan Import: Gunakan PIP Pasang Matplotlib untuk memasang, mengimport matplotlib.pyplot sebagai PLT, dan gunakan %matplotlib sejajar untuk memaparkan imej dalam buku nota jupyter; 2. Buat carta: gunakan plt.plot (x, y) untuk melukis carta garis asas; 3. Tambah label: gunakan plt.title (), plt.xlabel (), dan plt.ylabel () untuk menambah label tajuk dan paksi ke carta; 4. Gaya tersuai: Laraskan penampilan melalui parameter seperti warna, gaya linesty, penanda, dan lain -lain, tetapkan saiz kanvas dengan plt.figure (figsize = (lebar, ketinggian)) dan tambah garisan grid dengan plt.grid (benar); 5. Lukis jenis carta lain: plt.bar () menarik histogram, plt.scatter () menarik plot penyebaran, plt.hist () menarik histogram; 6. Simpan Carta: Gunakan plt.savefig ('filename.png') untuk menyimpan hasilnya. Sentiasa ingat untuk memanggil plt.show () atau plt.savefig () untuk mengeluarkan carta.

Matplotlib adalah salah satu perpustakaan yang paling biasa digunakan untuk visualisasi data dalam Python. Ia kuat, fleksibel, dan mengintegrasikan dengan baik dengan alat lain seperti numpy dan panda. Jika anda baru bermula, kunci adalah untuk memahami beberapa konsep dan fungsi teras yang membolehkan anda membina plot asas dengan cepat.

Menyiapkan dan mengimport

Sebelum merancang, pastikan anda memasang matplotlib. Anda boleh memasangnya menggunakan PIP:

 PIP Pasang Matplotlib

Setelah dipasang, anda biasanya mengimportnya di bawah alias plt :

 import matplotlib.pyplot sebagai PLT

Ini adalah amalan standard dan membantu mengekalkan kod anda ringkas. Kebanyakan masa, anda juga mahu menggunakan %matplotlib inline jika anda bekerja dalam buku nota jupyter supaya plot muncul terus di bawah kod anda.

Membuat Plot Pertama Anda

Cara paling mudah untuk membuat plot menggunakan plt.plot() . Fungsi ini mengambil sekurang-kurangnya dua argumen: nilai x dan nilai y.

Inilah contoh cepat:

 x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot (x, y)
plt.show ()

Anda akan melihat graf baris yang menghubungkan mata. Tetapi ini adalah Barebones yang cantik - anda mungkin mahu menambah label, tajuk, dan mungkin menyesuaikan gaya.

• Tambah Tajuk: plt.title("My First Plot")
• Label X-Axis: plt.xlabel("X Values")
• Label Y-Axis: plt.ylabel("Y Values")

Ini adalah penting untuk menjadikan visualisasi anda dapat difahami.

Menyesuaikan penampilan

Salah satu kekuatan Matplotlib adalah bagaimana disesuaikan. Anda boleh menukar warna, penanda, gaya garis, dan banyak lagi.

Contohnya:

 plt.plot (x, y, color = 'green', linestyle = '-', marker = 'o')

Ini akan memberi anda garis putus -putus hijau dengan penanda bulatan. Anda juga boleh mengawal saiz dan resolusi angka dengan memanggil:

 PLT.Figure (figsize = (8, 5))

sebelum membuat plot. Ini membantu apabila menyediakan visual untuk laporan atau persembahan di mana ruang penting.

Satu lagi penyesuaian biasa ialah menambah garis grid:

 plt.grid (benar)

Ia meningkatkan kebolehbacaan, terutamanya apabila berkongsi hasil dengan orang lain.

Merancang pelbagai jenis carta

Walaupun plot garis hebat untuk menunjukkan trend dari masa ke masa, kadang -kadang anda memerlukan pelbagai jenis carta.

• Carta bar baik untuk membandingkan kategori:

   plt.bar (kategori, nilai)

• Plot penyebaran membantu menggambarkan hubungan antara pembolehubah:

   plt.scatter (x_values, y_values)

• Histogram berguna untuk melihat pengagihan:

   plt.hist (data, tong = 10)

Setiap jenis carta mempunyai fungsi sendiri, tetapi mereka semua mengikuti corak yang sama: panggil fungsi, menyesuaikan dengan label atau gaya, kemudian memaparkan atau simpan plot.

Menyimpan plot anda

Jika anda ingin menggunakan plot anda di luar buku nota, menyimpannya adalah mudah:

 plt.savefig ('my_plot.png')

Ini menjimatkan angka semasa dalam direktori semasa. Anda juga boleh menentukan laluan penuh atau format yang berbeza seperti PDF atau SVG dengan menukar sambungan fail.

Ingatlah: Sentiasa panggil plt.show() atau plt.savefig() selepas merancang - jika tidak, tiada apa yang akan muncul atau disimpan.

Itulah pada dasarnya bagaimana anda memulakan dengan Matplotlib. Ia tidak rumit apabila anda tahu fungsi utama, tetapi ada kedalaman yang cukup bahawa anda boleh menghabiskan masa penalaan visual apabila diperlukan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana saya menggunakan matplotlib untuk membuat visualisasi dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!