Текст и мат. текст с использованием Pyplot | Руководство по Matplotlib | Lab

Введение

Matplotlib - это мощная библиотека визуализации данных на Python. Она предоставляет широкий спектр инструментов для создания графиков и диаграмм на Python. В этом руководстве мы узнаем, как создавать текст и мат. текст с использованием pyplot.

Советы по работе с ВМ

После завершения 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 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.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/line_plots("Line Plots") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/titles_labels("Adding Titles and Labels") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} python/lists -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} python/tuples -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} matplotlib/titles_labels -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} python/importing_modules -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} python/numerical_computing -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} python/data_visualization -.-> lab-48888{{"Создание текста и мат. текста с использованием Pyplot"}} end

Импортируем необходимые библиотеки

Сначала нам нужно импортировать необходимые библиотеки. Мы будем импортировать библиотеки numpy и matplotlib.pyplot.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Создаем данные

Далее мы создадим данные для графика. Мы создадим синусоидальную волну с использованием библиотеки numpy.

t = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)

Построение графика

Теперь мы построим график с использованием метода plot() библиотеки pyplot.

plt.plot(t, s)

Добавление текста на график

Мы можем добавить текст на график с использованием метода text() библиотеки pyplot. Мы добавим текст "Hello, world!" в координатах (0, -1).

plt.text(0, -1, r'Hello, world!', fontsize=15)

Добавление заголовка, меток по оси X и оси Y

Мы можем добавить заголовок, метку по оси X и метку по оси Y к графику с использованием методов title(), xlabel() и ylabel() библиотеки pyplot. Мы добавим "Voltage vs Time" в качестве заголовка, "Time [s]" в качестве метки по оси X и "Voltage [mV]" в качестве метки по оси Y.

plt.title(r'Voltage vs Time', fontsize=20)
plt.xlabel('Time [s]')
plt.ylabel('Voltage [mV]')

Показать график

Наконец, мы покажем график с использованием метода show() библиотеки pyplot.

plt.show()

Резюме

В этом уроке мы узнали, как создавать текст и мат. текст с использованием pyplot. Мы узнали, как добавить текст на график, как добавить заголовок, метку по оси X и метку по оси Y к графику, и как показать график с использованием pyplot.