🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
Matplotlib в Python
Довольно популярная библиотека, с помощью которой проводят визуализацию данных. Очень часто используется в связке с Pandas, SciPy и Numpy.
Не очень сложна в освоении, требует от себя по большей части только лишь знания основных команд:
▶️Plot - вводные данные для графика, а именно:
- X: Данные для оси X
- y: Данные для оси Y.
- fmt: Строка формата, которая определяет стиль линии и маркеров
- label: Метка для легенды (Legend)
▶️Hist - используется для построения гистограмм, которые показывают распределение данных. Параметры:
- x: Данные для построения гистограммы.
- bins: Количество интервалов (бинов) или их границы.
- color: Цвет столбцов.
- alpha: Прозрачность столбцов.
- edgecolor: Цвет границ столбцов.
- density: Если True, гистограмма нормализуется (площадь под гистограммой равна 1).
▶️Bar - используется для построения столбчатых диаграмм. Параметры:
- x: Категории (метки по оси X).
- height: Высота столбцов (значения по оси Y).
- width: Ширина столбцов.
- color: Цвет столбцов.
- edgecolor: Цвет границ столбцов.
- label: Метка для легенды.
▶️Pie - используется для создания круговых диаграмм. Параметры:
- x: Массив значений, которые определяют размер каждой части (доли).
- labels: Массив строк, которые задают метки для каждой части.
- colors: Массив цветов для каждой части.
- autopct: Формат отображения процентов на диаграмме.
- explode: Массив, который "выделяет" части диаграммы, отодвигая их от центра.
- shadow: Добавляет тень под диаграммой (если True).
- startangle: Угол начала построения диаграммы (по умолчанию 0 градусов).
▶️Legend - отображение названия графика (рядом с ним)
▶️Xlabel - название оси X
▶️Ylabel - название оси У
▶️Title - общий заголовок визуализации
▶️Grid - сеточная разметка
▶️Show - вывод визуализации
🟠Примеры построения:
Линейный график:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Данные
x = np.linspace(0, 10, 100) # 100 равномерных точек от 0 до 10
y = np.sin(x) # синус от этих точек
# Создание графика
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('Ось X')
plt.ylabel('Ось Y')
plt.title('Пример линейного графика')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
Диаграмма:
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные
categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]
# Создание графика
plt.bar(categories, values, color='blue')
plt.xlabel('Категории')
plt.ylabel('Значения')
plt.title('Пример столбчатой диаграммы')
plt.show()
Круговая диаграмма:
import matplotlib.pyplot as plt
# Данные
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10] # Процентные доли
colors = ['gold', 'lightcoral', 'lightskyblue', 'lightgreen']
explode = (0, 0.1, 0, 0) # Выделяем вторую часть (B)
# Создание круговой диаграммы
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
# Добавление заголовка
plt.title('Пример круговой диаграммы')
# Отображение
plt.show()
Гистограмма:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Данные
data = np.random.randn(1000)
# Создание графика
plt.hist(data, bins=30, color='green', alpha=0.7)
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Пример гистограммы')
plt.show()