Введение
Эта лабораторная работа разработана для предоставления пошагового руководства по использованию Matplotlib, библиотеки Python для создания визуализаций. Matplotlib является популярным инструментом для визуализации данных в научных и инженерных сообществах. В этом руководстве вы пройдете процесс создания визуализаций с использованием Matplotlib.
Советы по виртуальной машине
После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если у вас возникнут проблемы во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импорт Matplotlib
Перед тем как мы сможем начать создавать визуализации, нам нужно импортировать Matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
Здесь мы импортируем модуль pyplot из Matplotlib и даем ему псевдоним plt. Это распространенная практика в сообществе Matplotlib.
Создание простого графика
Теперь, когда мы импортировали Matplotlib, мы можем начать создавать визуализации. Начнем с создания простого графика.
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()
Здесь мы создаем два списка x и y, которые содержат значения по осям x и y для нашего графика. Затем мы используем функцию plot для создания линейного графика на основе значений x и y. Наконец, мы используем функцию show для отображения графика.
Настройка графика
Теперь, когда у нас есть базовый график, давайте настроим его.
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, color='red', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.show()
Здесь мы добавили некоторые настройки к нашему графику. Мы изменили цвет линии на красный и добавили круглые маркеры к каждой точке данных. Мы также добавили заголовок и подписи к осям на наш график.
Создание нескольких графиков
Мы также можем создать несколько графиков на одной фигуре.
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Plot 1')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Plot 2')
plt.show()
Здесь мы используем функцию subplot для создания двух графиков рядом на одной фигуре. Мы передаем три аргумента в функцию subplot: количество строк, количество столбцов и номер графика. Затем мы создаем график в каждой области подграфика.
Сохранение графика
После того, как мы создали график, мы можем сохранить его в файл.
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('X Axis Label')
plt.ylabel('Y Axis Label')
plt.savefig('my_plot.png')
Здесь мы используем функцию savefig для сохранения нашего графика в файл с именем my_plot.png.
Резюме
В этом практическом занятии (лабораторной работе) мы научились использовать Matplotlib для создания визуализаций на Python. Мы начали с импорта Matplotlib и создания простого графика. Затем мы настроили наш график, изменив цвет и добавив заголовок и подписи к осям. Мы также узнали, как создать несколько графиков на одной фигуре и как сохранить наши графики в файл.