Создайте настраиваемые визуализации с использованием Matplotlib

Введение

В этом руководстве мы узнаем, как создавать и настраивать графики с использованием Matplotlib. Matplotlib - это библиотека для Python, которая предоставляет широкий спектр инструментов для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python.

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.

Импорт библиотек Matplotlib и NumPy

Первым шагом является импорт библиотек. Мы будем использовать модуль pyplot из Matplotlib и библиотеку numpy.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Создание фигуры и подграфиков

Следующим шагом является создание фигуры и подграфиков. Мы создадим фигуру с двумя рядом стоящими подграфиками с использованием функции subplots.

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(7, 4))

Настройка соотношения сторон и построение данных

Теперь мы установим соотношение сторон первого подграфика равным 1 с использованием функции set_aspect и построим некоторые данные с использованием функции plot.

ax0.set_aspect(1)
ax0.plot(np.arange(10))

Настройка подписей осей

Для настройки подписей осей мы можем использовать функции set_xlabel и set_ylabel. Мы также можем добавлять переводы строки с использованием символа "\n".

ax0.set_xlabel('this is a xlabel\n(with newlines!)')
ax0.set_ylabel('this is vertical\ntest', multialignment='center')

Добавление текста на график

Мы можем добавить текст на график с использованием функции text. Мы можем указать позицию, вращение, горизонтальное и вертикальное выравнивание и выравнивание по нескольким строкам текста.

ax0.text(2, 7, 'this is\nyet another test',
         rotation=45,
         horizontalalignment='center',
         verticalalignment='top',
         multialignment='center')

Добавление сетки

Для добавления сетки на график мы можем использовать функцию grid.

ax0.grid()

Добавление многострочного текста на второй подграфик

На втором подграфике мы добавим многострочный текст с использованием функции text. Мы можем указать позицию, размер, вертикальное и горизонтальное выравнивание и рамку вокруг текста.

ax1.text(0.29, 0.4, "Mat\nTTp\n123", size=18,
         va="baseline", ha="right", multialignment="left",
         bbox=dict(fc="none"))

ax1.text(0.34, 0.4, "Mag\nTTT\n123", size=18,
         va="baseline", ha="left", multialignment="left",
         bbox=dict(fc="none"))

ax1.text(0.95, 0.4, "Mag\nTTT$^{A^A}$\n123", size=18,
         va="baseline", ha="right", multialignment="left",
         bbox=dict(fc="none"))

Настройка подписей оси X

Для настройки подписей оси X мы можем использовать функцию set_xticks. Мы можем указать позиции и метки делений.

ax1.set_xticks([0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.],
               labels=["Jan\n2009", "Feb\n2009", "Mar\n2009", "Apr\n2009",
                       "May\n2009"])

Добавление горизонтальной линии и заголовка на второй подграфик

Для добавления горизонтальной линии на второй подграфик мы можем использовать функцию axhline. Мы также можем добавить заголовок к подграфику с использованием функции set_title.

ax1.axhline(0.4)
ax1.set_title("test line spacing for multiline text")

Настройка позиций подграфиков и отображение графика

Наконец, мы можем настроить позиции подграфиков с использованием функции subplots_adjust и отобразить график с использованием функции show.

fig.subplots_adjust(bottom=0.25, top=0.75)
plt.show()

Резюме

В этом уроке мы узнали, как создавать и настраивать графики с использованием Matplotlib. Мы рассмотрели, как создать фигуру и подграфики, построить данные, настроить метки осей, добавить текст на график, добавить сетку, настроить метки оси X, добавить горизонтальную линию и заголовок на график, а также настроить позиции подграфиков. Matplotlib предоставляет широкий спектр инструментов для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python, что делает его мощной библиотекой для визуализации данных.