Введение
Matplotlib - это библиотека для построения графиков для языка программирования Python и его расширения для численных математических вычислений NumPy. В этом руководстве вы узнаете, как создать график с использованием стиля ggplot в Matplotlib.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в верхнем левом углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами при обучении, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импортируем библиотеки и настраиваем стиль оформления
Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки и установить стиль оформления ggplot.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use('ggplot')
Создаем точечный график
Мы создадим точечный график с случайными точками данных.
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
## Create random data points
x, y = np.random.normal(size=(2, 200))
## Create a scatter plot
plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()
Создаем синусоидальные линии
Мы создадим синусоидальные линии с цветами из стандартного цикла цветов.
## Create sinusoidal lines
L = 2*np.pi
x = np.linspace(0, L)
ncolors = len(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])
shift = np.linspace(0, L, ncolors, endpoint=False)
for s in shift:
plt.plot(x, np.sin(x + s), '-')
plt.margins(0)
plt.show()
Создаем столбчатые диаграммы
Мы создадим столбчатые диаграммы с случайными точками данных.
## Create bar graphs
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25
plt.bar(x, y1, width)
plt.bar(x + width, y2, width, color=list(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])[2]['color'])
plt.xticks(x + width, labels=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()
Создаем круги
Мы создадим круги с цветами из стандартного цикла цветов.
## Create circles
fig, ax = plt.subplots()
for i, color in enumerate(plt.rcParams['axes.prop_cycle']):
xy = np.random.normal(size=2)
ax.add_patch(plt.Circle(xy, radius=0.3, color=color['color']))
ax.axis('equal')
ax.margins(0)
plt.show()
Резюме
В этом уроке мы узнали, как создавать график с использованием стиля ggplot в Matplotlib. Мы создали точечный график, синусоидальные линии, столбчатые диаграммы и круги с цветами из стандартного цикла цветов. Matplotlib - это мощный инструмент для создания визуализаций в Python.