Мастерство в создании ступенчатых гистограмм в Matplotlib

Введение

Matplotlib - это библиотека визуализации данных на Python. Она широко используется для создания различных визуализаций, таких как линейные графики, точечные диаграммы, столбчатые диаграммы, гистограммы и многое другое. В этом руководстве мы сосредоточимся на создании шаговых гистограмм с использованием Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После 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.

Импортируем необходимые библиотеки и модули

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from matplotlib.patches import StepPatch

Подготовьте данные

np.random.seed(0)
h, edges = np.histogram(np.random.normal(5, 3, 5000),
                        bins=np.linspace(0, 10, 20))

Создайте простую ступенчатую гистограмму

plt.stairs(h, edges, label='Simple histogram')
plt.legend()
plt.show()

Измените базовую линию ступенчатой гистограммы

plt.stairs(h, edges + 5, baseline=50, label='Modified baseline')
plt.legend()
plt.show()

Создайте ступенчатую гистограмму без границ

plt.stairs(h, edges + 10, baseline=None, label='No edges')
plt.legend()
plt.show()

Создайте заполненную гистограмму

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1), fill=True,
              label='Filled histogram\nw/ automatic edges')
plt.legend()
plt.show()

Создайте штрихованную гистограмму

plt.stairs(np.arange(1, 6, 1)*0.3, np.arange(2, 8, 1),
              orientation='horizontal', hatch='//',
              label='Hatched histogram\nw/ horizontal orientation')
plt.legend()
plt.show()

Создайте объект StepPatch

patch = StepPatch(values=[1, 2, 3, 2, 1],
                  edges=range(1, 7),
                  label=('Patch derived underlying object\n'
                         'with default edge/facecolor behaviour'))
plt.gca().add_patch(patch)
plt.xlim(0, 7)
plt.ylim(-1, 5)
plt.legend()
plt.show()

Создайте накопленные гистограммы

A = [[0, 0, 0],
     [1, 2, 3],
     [2, 4, 6],
     [3, 6, 9]]

for i in range(len(A) - 1):
    plt.stairs(A[i+1], baseline=A[i], fill=True)
plt.show()

Сравните `.pyplot.step` и `.pyplot.stairs`

bins = np.arange(14)
centers = bins[:-1] + np.diff(bins) / 2
y = np.sin(centers / 2)

plt.step(bins[:-1], y, where='post', label='step(where="post")')
plt.plot(bins[:-1], y, 'o--', color='grey', alpha=0.3)

plt.stairs(y - 1, bins, baseline=None, label='stairs()')
plt.plot(centers, y - 1, 'o--', color='grey', alpha=0.3)
plt.plot(np.repeat(bins, 2), np.hstack([y[0], np.repeat(y, 2), y[-1]]) - 1,
         'o', color='red', alpha=0.2)

plt.legend()
plt.title('step() vs. stairs()')
plt.show()

Резюме

В этом руководстве были рассмотрены основы создания ступенчатых гистограмм с использованием Matplotlib. Мы узнали, как создавать простые ступенчатые гистограммы, изменять базовую линию гистограмм, создавать заполненные и штрихованные гистограммы, а также накопленные гистограммы. Мы также сравнили различия между .pyplot.step и .pyplot.stairs.

Руководство по ступенчатым гистограммам в Matplotlib