Введение
В этом лабе вы научитесь использовать библиотеку Matplotlib для создания различных графиков. Matplotlib - это библиотека Python, используемая для визуализации данных. Она основана на библиотеках NumPy и SciPy и позволяет создавать широкий спектр визуализаций, таких как линейные диаграммы, точечные диаграммы и гистограммы.
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 библиотеки Matplotlib и Numpy
Прежде чем мы сможем начать создавать графики, нам нужно импортировать библиотеки Matplotlib и Numpy. Мы можем это сделать, выполнив следующий код:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Создаем простую линейную диаграмму
В этом шаге мы создадим простую линейную диаграмму с использованием Matplotlib. Сначала мы сгенерируем некоторые данные для построения с использованием функций NumPy linspace() и cos(). Затем мы используем функцию plot() для создания диаграммы.
t = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
s = np.cos(4 * np.pi * t) + 2
plt.plot(t, s)
plt.show()
Настраиваем график
В этом шаге мы настроим график, добавив метки к осям x и y и заголовок к графику.
plt.plot(t, s)
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('Velocity (degrees/sec)')
plt.title('Cosine Wave')
plt.show()
Создаем точечную диаграмму
В этом шаге мы создадим точечную диаграмму с использованием Matplotlib. Сначала мы сгенерируем некоторые случайные данные для построения с использованием функции NumPy random(). Затем мы используем функцию scatter() для создания диаграммы.
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
Создаем столбчатую диаграмму
В этом шаге мы создадим столбчатую диаграмму с использованием Matplotlib. Сначала мы сгенерируем некоторые данные для построения с использованием функции NumPy random(). Затем мы используем функцию bar() для создания диаграммы.
x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
y = np.random.randint(1, 10, 5)
plt.bar(x, y)
plt.show()
Резюме
В этом практическом занятии вы узнали основы использования Matplotlib для создания различных типов диаграмм, таких как линейные диаграммы, точечные диаграммы и столбчатые диаграммы. Вы также узнали, как настраивать диаграммы, добавляя метки к осям x и y и заголовки к диаграммам. С этими навыками вы теперь можете создавать собственные диаграммы для визуализации своих данных.