Настройка и получение

PythonPythonBeginner
Практиковаться сейчас

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

Matplotlib - это библиотека Python, используемая для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. Она позволяет создавать широкий спектр визуализаций, таких как линейные диаграммы, точечные диаграммы, столбчатые диаграммы, гистограммы и трехмерные диаграммы. В этом уроке мы узнаем, как использовать интерфейс pyplot для настройки и получения свойств объектов для визуализации данных.

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 при обучении, 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/line_styles_colors("Customizing Line Styles and Colors") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} matplotlib/line_plots -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} python/lists -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} python/tuples -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} matplotlib/line_styles_colors -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} python/importing_modules -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} python/data_visualization -.-> lab-48923{{"Настройка и получение"}} end

Установка Matplotlib

Прежде чем мы начнем, нам нужно установить Matplotlib с помощью следующей команды в терминале или командной строке.

!pip install matplotlib

Импорт Matplotlib

Для использования Matplotlib нам нужно импортировать его в наш скрипт на Python с помощью следующего оператора импорта.

import matplotlib.pyplot as plt

Настройка свойств

Интерфейс pyplot позволяет нам настраивать и получать свойства объектов для визуализации данных. Мы можем использовать метод setp для настройки свойств объекта. Например, чтобы установить стиль линии на пунктирный, мы используем следующий код:

line, = plt.plot([1, 2, 3])
plt.setp(line, linestyle='--')

Если мы хотим узнать допустимые типы аргументов, мы можем указать имя свойства, которое мы хотим установить, без значения:

plt.setp(line, 'linestyle')

Это вернет следующий вывод:

linestyle: {'-', '--', '-.', ':', '', (offset, on-off-seq),...}

Если мы хотим увидеть все свойства, которые можно настроить, и их возможные значения, мы можем использовать следующий код:

plt.setp(line)

Это вернет длинный список свойств и их возможных значений.

Получение свойств

Мы можем использовать метод getp для получения свойств объекта. Мы можем использовать его для запроса значения одного атрибута:

plt.getp(line, 'linewidth')

Это вернет значение свойства linewidth объекта линии.

Мы также можем использовать getp для получения всех пар атрибут/значение объекта:

plt.getp(line)

Это вернет длинный список всех свойств и их значений.

Алиасы

Для сокращения количества нажатий клавиш в интерактивном режиме у ряда свойств есть короткие алиасы, например, 'lw' для 'linewidth' и'mec' для'markeredgecolor'. При вызове set или get в режиме интроспекции эти свойства будут перечислены в виде 'fullname' или 'aliasname'.

l1, l2 = plt.plot([1, 2, 3], [2, 3, 4], [1, 2, 3], [3, 4, 5])
plt.setp(l1, linewidth=2, color='r')
plt.setp(l2, linewidth=1, color='g')

Резюме

В этом уроке мы узнали, как использовать интерфейс pyplot в Matplotlib для настройки и получения свойств объектов для визуализации данных. Мы использовали метод setp для настройки свойств объекта и метод getp для получения свойств объекта. Мы также узнали о алиасах для свойств, чтобы сократить количество нажатий клавиш. Matplotlib - это мощная библиотека, которая позволяет создавать широкий спектр визуализаций на Python.