Визуализация именованных цветов с использованием Matplotlib

Введение

В этом уроке мы научимся использовать Matplotlib для создания графиков и визуализаций в Python. Matplotlib - это мощная библиотека для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций в Python. Она может быть использована для создания различных типов графиков, включая линейные графики, точечные графики, столбчатые графики и многие другие.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ кликните 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.

Установка Matplotlib

Прежде чем мы сможем использовать Matplotlib, нам нужно его установить. Мы можем это сделать с помощью pip, который является менеджером пакетов для Python. Откройте командную строку и выполните следующую команду для установки Matplotlib:

pip install matplotlib

Импорт Matplotlib

После установки Matplotlib мы можем импортировать его в наш Python-программу с помощью следующей команды:

import matplotlib.pyplot as plt

Создание простого графика

Теперь, когда мы импортировали Matplotlib, мы можем использовать его для создания простого графика. В этом примере мы создадим линейный график, который покажет зависимость между значениями x и y.

import matplotlib.pyplot as plt

## значения оси x
x = [1, 2, 3, 4, 5]

## значения оси y
y = [2, 4, 6, 8, 10]

## построение линии
plt.plot(x, y)

## установка заголовка
plt.title("Simple Line Plot")

## установка метки оси x
plt.xlabel("X-axis")

## установка метки оси y
plt.ylabel("Y-axis")

## отображение графика
plt.show()

Создание точечного графика

Мы также можем использовать Matplotlib для создания точечного графика. В этом примере мы создадим точечный график, который покажет зависимость между значениями x и y.

import matplotlib.pyplot as plt

## значения оси x
x = [1, 2, 3, 4, 5]

## значения оси y
y = [2, 4, 6, 8, 10]

## нанесение точек
plt.scatter(x, y)

## установка заголовка
plt.title("Simple Scatter Plot")

## установка метки оси x
plt.xlabel("X-axis")

## установка метки оси y
plt.ylabel("Y-axis")

## отображение графика
plt.show()

Создание столбчатой диаграммы

Мы также можем использовать Matplotlib для создания столбчатой диаграммы. В этом примере мы создадим столбчатую диаграмму, которая покажет количество проданных яблок, бананов и апельсинов.

import matplotlib.pyplot as plt

## данные для построения
apples = 10
bananas = 15
oranges = 5

## создание столбчатой диаграммы
plt.bar(["Apples", "Bananas", "Oranges"], [apples, bananas, oranges])

## установка заголовка
plt.title("Simple Bar Plot")

## установка метки оси x
plt.xlabel("Fruits")

## установка метки оси y
plt.ylabel("Quantity")

## отображение диаграммы
plt.show()

Создание круговой диаграммы

Мы также можем использовать Matplotlib для создания круговой диаграммы. В этом примере мы создадим круговую диаграмму, которая покажет процент людей, которые предпочитают разные виды пиццы.

import matplotlib.pyplot as plt

## данные для построения
sizes = [30, 40, 10, 20]
labels = ["Pepperoni", "Mushroom", "Onion", "Sausage"]

## создание круговой диаграммы
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

## установка заголовка
plt.title("Simple Pie Chart")

## отображение диаграммы
plt.show()

Обзор

В этом уроке мы узнали, как использовать Matplotlib для создания графиков и визуализаций в Python. Мы рассмотрели основы создания линейных графиков, точечных графиков, столбчатых диаграмм и круговых диаграмм. Мы также узнали, как задавать заголовок, метки осей и другие свойства наших графиков. С помощью Matplotlib мы можем создавать профессионально выглядящие визуализации, которые помогают нам понять наши данные и передать наши результаты другим.