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Der folgende Editor bietet Ihnen einen Artikel basierend auf dem Python-Datenvisualisierungstool Matplotlib, eine Einführung in das Zeichnen und eine detaillierte Erklärung von Pyplot. Der Herausgeber findet es ziemlich gut, deshalb werde ich es jetzt mit Ihnen teilen und es allen als Referenz geben. Folgen wir dem Editor, um einen Blick darauf zu werfen
Pyplot
matplotlib.pyplot ist eine Sammlung imperativer Funktionen, die es uns ermöglichen, MATLAB mit matplotlib zu verwenden sowie. Jede Funktion in Pyplot nimmt entsprechende Änderungen am Leinwandbild vor, z. B. das Erstellen einer Leinwand, das Erstellen eines Zeichenbereichs auf der Leinwand, das Zeichnen mehrerer Linien auf dem Zeichenbereich, das Hinzufügen von Textbeschreibungen zum Bild usw. Im Folgenden werden wir seinen Charme anhand von Beispielcode schätzen.
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show()
Das obige Bild ist das, was wir durch die Codezeile plt.plot([1,2,3, 4]) Zu diesem Zeitpunkt haben einige Freunde möglicherweise eine Frage: „Warum ist der Koordinatenbereich der X-Achse 0-3, während der Koordinatenbereich der Y-Achse 1-4 ist?“ Dies liegt daran, dass Matplotlib bei Verwendung der Befehlsfunktion plot () nur eine Werteliste oder ein Array als Parameter an die Funktion übergibt und diese Werteliste als Wert der Y-Achse behandelt und dann die Zahl verwendet N Werte auf der Y-Achse Generieren Sie automatisch eine Werteliste [0,N-1] als Wert der X-Achse. Der Y-Achsenwert im obigen Bild ist also die von uns angegebene Liste [1,2,3,4] und der X-Achsenwert ist die automatisch generierte Liste [0,1,2,3].
Einige Freunde, die das sehen, denken vielleicht, dass es zu schwach ist. Machen Sie sich keine Sorgen, lassen Sie uns Schritt für Schritt lernen. Das obige Bild ist nur ein sehr einfaches Beispiel. Mit diesem Befehl können wir mehrere Bildparameter gleichzeitig übergeben. Wenn wir beispielsweise die Werte der X-Achse und der Y-Achse gleichzeitig angeben möchten, können wir dies durch die folgende Codezeile erreichen:
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) #X:[1, 2, 3, 4],Y:[1, 4, 9, 16]unterstützten Farbzeichen sind:
'b': blau
'g': grün'r': rot
'c': Cyan
'm': Magenta
'y': Gelb
'k': Schwarz
'w': Weiß
Wenn wir also rote Punkte verwenden möchten, um die Daten im obigen Code anzuzeigen, können wir dies durch den folgenden Code erreichen:
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro') plt.axis([0, 6, 0, 20]) plt.show()
Wenn wir mehrere Datengruppen haben, können wir den Linientyp und die Farbe hinter jeder Gruppe festlegen:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np t = np.arange(0., 5., 0.2) plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^') plt.show()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erläuterung des Python-Datenvisualisierungstools Matplotlib. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!