NumPy — Matplotlib

Matplotlib — это библиотека черчения для Python. Он используется вместе с NumPy для предоставления среды, которая является эффективной альтернативой с открытым исходным кодом для MatLab. Его также можно использовать с графическими инструментами, такими как PyQt и wxPython.

Модуль Matplotlib был впервые написан Джоном Д. Хантером. С 2012 года Michael Droettboom является основным разработчиком. В настоящее время Matplotlib ver. 1.5.1 является стабильной доступной версией. Пакет доступен в бинарном выпуске, а также в форме исходного кода на сайте www.matplotlib.org .

Обычно пакет импортируется в скрипт Python путем добавления следующего оператора:

from matplotlib import pyplot as plt

Здесь pyplot () — самая важная функция в библиотеке matplotlib, которая используется для построения 2D-данных. Следующий скрипт строит уравнение y = 2x + 5

пример

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y) 
plt.show()

Объект ndarray x создается из функции np.arange () в качестве значений на оси x . Соответствующие значения на оси y сохраняются в другом ndarray-объекте y . Эти значения выводятся с использованием функции plot () подмодуля pyplot пакета matplotlib.

Графическое представление отображается функцией show () .

Приведенный выше код должен выдать следующий результат:

Вместо линейного графика значения можно отображать дискретно, добавив строку формата в функцию plot () . Можно использовать следующие символы форматирования.

Sr.No.	Характер и описание
1	‘-‘ Стиль сплошной линии
2	‘-‘ Стиль пунктирной линии
3	‘-‘. Стиль штрих-пунктирной линии
4	‘:’ Стиль пунктирной линии
5	» Маркер точки
6	» Пиксельный маркер
7	«о» Маркер круга
8	‘v’ Маркер треугольника вниз
9	‘^’ Маркер треугольника
10	‘<‘ Маркер треугольника
11	‘>’ Треугольник_правильный маркер
12	‘1’ Tri_down маркер
13	‘2’ Маркер Tri_up
14	‘3’ Маркер Tri_left
15	‘4’ Tri_right маркер
16	‘s’ Квадратный маркер
17	‘п’ Пентагон
18	‘*’ Звездный маркер
19	‘час’ Hexagon1 маркер
20	‘ЧАС’ Hexagon2 маркер
21	‘+’ Плюс маркер
22	‘Икс’ Маркер X
23	‘D’ Алмазный маркер
24	‘d’ Тонкий алмаз
25	‘|’ Vline маркер
26	‘_’ Хлайн маркер

‘-‘

Стиль сплошной линии

‘-‘

Стиль пунктирной линии

‘-‘.

Стиль штрих-пунктирной линии

‘:’

Стиль пунктирной линии

»

Маркер точки

»

Пиксельный маркер

«о»

Маркер круга

‘v’

Маркер треугольника вниз

‘^’

Маркер треугольника

‘<‘

Маркер треугольника

‘>’

Треугольник_правильный маркер

‘1’

Tri_down маркер

‘2’

Маркер Tri_up

‘3’

Маркер Tri_left

‘4’

Tri_right маркер

‘s’

Квадратный маркер

‘п’

Пентагон

‘*’

Звездный маркер

‘час’

Hexagon1 маркер

‘ЧАС’

Hexagon2 маркер

‘+’

Плюс маркер

‘Икс’

Маркер X

‘D’

Алмазный маркер

‘d’

Тонкий алмаз

‘|’

Vline маркер

‘_’

Хлайн маркер

Следующие цветовые сокращения также определены.

символ	цвет
«Б»	синий
‘г’	зеленый
‘р’	красный
«С»	Cyan
«М»	фуксин
«У»	желтый
«К»	черный
«Ш»	белый

Чтобы отобразить круги, представляющие точки, вместо линии в приведенном выше примере используйте «ob» в качестве строки формата в plot ().

пример

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 

x = np.arange(1,11) 
y = 2 * x + 5 
plt.title("Matplotlib demo") 
plt.xlabel("x axis caption") 
plt.ylabel("y axis caption") 
plt.plot(x,y,"ob") 
plt.show() 

Приведенный выше код должен выдать следующий результат:

Участок синусоидальной волны

Следующий скрипт создает график синусоидальной волны с помощью matplotlib.

пример

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve 
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
y = np.sin(x) 
plt.title("sine wave form") 

# Plot the points using matplotlib 
plt.plot(x, y) 
plt.show() 

подзаговор ()

Функция subplot () позволяет вам изображать разные вещи на одном рисунке. В следующем сценарии изображены значения синуса и косинуса .

пример

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  
   
# Compute the x and y coordinates for points on sine and cosine curves 
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
y_sin = np.sin(x) 
y_cos = np.cos(x)  
   
# Set up a subplot grid that has height 2 and width 1, 
# and set the first such subplot as active. 
plt.subplot(2, 1, 1)
   
# Make the first plot 
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sine')  
   
# Set the second subplot as active, and make the second plot. 
plt.subplot(2, 1, 2) 
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cosine')  
   
# Show the figure. 
plt.show()

Приведенный выше код должен выдать следующий результат:

бар()

Подмодуль pyplot предоставляет функцию bar () для генерации гистограмм. В следующем примере создается гистограмма из двух наборов массивов x и y .

пример

from matplotlib import pyplot as plt 
x = [5,8,10] 
y = [12,16,6]  

x2 = [6,9,11] 
y2 = [6,15,7] 
plt.bar(x, y, align = 'center') 
plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') 
plt.title('Bar graph') 
plt.ylabel('Y axis') 
plt.xlabel('X axis')  

plt.show()

Этот код должен произвести следующий вывод —