Учебник по интерфейсу Matplotlib Pyplot

Введение

Этот туториал представляет пошаговое руководство по использованию интерфейса pyplot в Matplotlib. Модуль pyplot - это набор функций, которые делают Matplotlib похожим на MATLAB, позволяя легко создавать и настраивать графики. В этом туториале предполагается, что у вас есть базовое понимание Matplotlib и его концепций.

Советы по работе с ВМ

После завершения запуска ВМ 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 не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Генерация простого графика

Для начала давайте сгенерируем простой график с использованием функции plot из pyplot. В этом примере мы построим линейный график с y-значениями [1, 2, 3, 4]:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()

Пояснение:

• Мы импортируем модуль pyplot из matplotlib и даем ему псевдоним plt.
• Функция plot используется для генерации линейного графика. Передав список только с y-значениями, x-значения автоматически генерируются как [0, 1, 2, 3], так как в Python диапазоны начинаются с 0.
• Функция ylabel задает метку для оси y.
• Наконец, функция show отображает график.

Форматирование стиля графика

Далее давайте настроим стиль нашего графика. Мы можем использовать необязательный третий аргумент функции plot для указания строки формата, которая определяет цвет и тип линии графика. Например, давайте построим тот же линейный график, но с красными кружочками:

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
plt.show()

Пояснение:

• Мы используем строку формата 'ro', чтобы указать, что график должен быть представлен красными кружочками.
• Функция axis используется для настройки области просмотра осей, определяя диапазон значений для осей x и y.

Построение нескольких линий

Мы также можем построить несколько линий с разными стилями в одном вызове функции, используя массивы. Построим три линии: пунктирную красную линию, синие квадраты и зеленые треугольники:

import numpy as np

t = np.arange(0., 5., 0.2)

plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()

Пояснение:

• Мы используем модуль numpy для создания массива t с равномерно отсчитанными значениями времени.
• Функция plot вызывается с тремя парами значений x и y, за которыми следуют строки формата 'r--' ( пунктирная красная линия), 'bs' (синие квадраты) и 'g^' (зеленые треугольники).

Построение графиков с категориальными переменными

Matplotlib позволяет создавать графики с использованием категориальных переменных. Построим столбчатый график, точечный график и линейный график с категориальными переменными:

names = ['group_a', 'group_b', 'group_c']
values = [1, 10, 100]

plt.figure(figsize=(9, 3))

plt.subplot(131)
plt.bar(names, values)
plt.subplot(132)
plt.scatter(names, values)
plt.subplot(133)
plt.plot(names, values)

plt.suptitle('Categorical Plotting')
plt.show()

Пояснение:

• Мы создаем список names с тремя категориальными значениями и список values, представляющий соответствующие им значения.
• Функция figure вызывается для создания новой фигуры с заданным размером.
• Мы используем функцию subplot для создания сетки подграфиков. В этом примере мы создаем три подграфика, каждый с разным типом графика: столбчатый график, точечный график и линейный график.
• Функция suptitle используется для установки надзаголовка фигуры.

Настройка свойств линии

Matplotlib позволяет настраивать различные свойства линии, такие как толщина линии, стиль пунктира и цвет. Рассмотрим способы настройки свойств линии:

x = np.arange(0, 5, 0.1)
line, = plt.plot(x, np.sin(x), '-')

## Использование сеттер-метода экземпляра Line2D
line.set_linewidth(2.0)  ## Установка свойства толщины линии в 2.0

## Использование функции plt.setp
plt.setp(line, color='r', linewidth=2.0)  ## Установка свойств цвета и толщины линии с использованием функции setp

plt.show()

Пояснение:

• Мы создаем массив x и вычисляем соответствующие значения y с использованием функции np.sin.
• Функция plot вызывается для создания линейного графика.
• Мы используем метод set экземпляра Line2D для установки свойства толщины линии в 2.0.
• Альтернативно мы можем использовать функцию setp для установки нескольких свойств линии, таких как цвет и толщина линии, с использованием именованных аргументов.

Резюме

В этом уроке мы узнали, как использовать интерфейс pyplot в Matplotlib для создания и настройки графиков. Мы рассмотрели создание простых графиков, форматирование стиля графиков, построение нескольких линий, использование категориальных переменных и настройку свойств линии. Используя эти функциональные возможности, вы можете создавать различные виды графиков для эффективного визуализации ваших данных.