Wie erstelle und passe ich Venn-Diagramme in Python an?

Ein Venn-Diagramm ist ein Diagramm, das zur Darstellung der Beziehung zwischen Mengen verwendet wird. Um ein Venn-Diagramm zu erstellen, verwenden wir matplotlib.

Matplotlib ist eine häufig verwendete Datenvisualisierungsbibliothek in Python zum Erstellen interaktiver Diagramme und Grafiken. Es wird auch zum Erstellen interaktiver Bilder und Diagramme verwendet. Matplotlib bietet viele Funktionen zum Anpassen von Diagrammen und Grafiken. In diesem Tutorial veranschaulichen wir drei Beispiele zum Anpassen von Venn-Diagrammen.

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

Dies ist ein einfaches Beispiel für die Erstellung der Schnittmenge zweier Venn-Diagramme. Zuerst importieren wir die erforderlichen Bibliotheken und importieren Venns. Anschließend haben wir den Datensatz als Python-Set erstellt und anschließend mit der Funktion „venn2()“ ein Venn-Diagramm erstellt. Als nächstes passen wir das Diagramm an, indem wir die Linienbreite mit „lw“ auf 1 setzen; schließlich stellen wir das Diagramm mit „plt.show()“ dar und schließlich zeigt dieser Code den einfachen Schnittpunkt zweier Venns.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn2, venn2_circles, venn3, venn3_circles
set1 = set(['A' , 'B', 'C', 'D'])
set2 = set(['B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
set3 = set(['C', 'E', 'F', 'G'])
venn2([set1, set2])
venn2([set1, set2])
venn2_circles([set1, set2], lw=1)
plt.title("My Venn Diagram")
plt.show()

Ausgabe

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

Dieses Beispiel zeigt drei disjunkte Venn-Diagramme, nämlich „cir1“, „cir2“ und „cir3“. In diesem Beispiel haben wir zuerst Venns und Matplotlib importiert, dann drei Datensätze erstellt und verschiedene Elemente in verschiedenen Venn-Diagrammen eingerichtet. Wir stellen dies als Venn-Diagramm mit der Funktion „venn3()“ dar und zeichnen es schließlich mit „plt.show()“ auf.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn3

# create sets for primary colors
cir1 = set(['apple', 'cherry', 'strawberry'])
cir2 = set(['banana', 'lemon', 'pineapple'])
cir3 = set(['blueberry', 'grape', 'plum'])

# create Venn diagram
venn3([cir1, cir2, cir3], ('cir1', 'cir2', 'cir3'))

# display the diagram
plt.show()

Ausgabe

Die chinesische Übersetzung von

Beispiel

lautet:

Beispiel

Dieses Beispiel zeigt drei sich überschneidende Venn-Diagramme, nämlich „Satz 1“, „Satz 2“ und „Satz 3“. Anschließend verwenden wir „venn3()“, um das Venn-Diagramm darzustellen, und verwenden außerdem „set_labels()“, um es zu markieren und stellen Sie es so ein, dass es in verschiedenen Farben angezeigt wird. Als nächstes geben wir dem Umriss mit „linewidth“ eine Linienbreite von 2. Schließlich setzen wir den Titel auf „Intersection of Venn Diagram“ und zeichnen ihn mit „plt.show()“ auf.

from matplotlib_venn import venn3, venn3_circles
from matplotlib import pyplot as plt
venn3(subsets=(20, 10, 12, 10, 9, 4, 3), set_labels=('set 1', 'set 2', 'set 3'), set_colors=("orange", "green", "purple"), alpha=0.7)
venn3_circles(subsets=(20, 10, 12, 10, 9, 4, 3), linewidth=2)
plt.title("Intersection of venn diagrams")
plt.show()

Ausgabe

Wir haben erfahren, dass Matplotlib eine sehr leistungsstarke Bibliothek zum Erstellen von Venn-Diagrammen ist. Sie bietet viele Funktionen zum Anpassen von Venn-Diagrammen zur Beschreibung von Informationen. Entwickler können diese Python-Bibliothek verwenden, um Venn-Diagramme einfach zu erstellen und zu ändern Das Anpassen der Farbe der Kreise, der Schriftgröße und des Stils von Venn-Diagrammen ist sehr hilfreich, um die Beziehungen zwischen mehreren Sätzen visuell darzustellen. Es hat mehrere Vorteile: Es hilft, Informationen zu visualisieren und komplexe Themen zu verstehen und sich daran zu erinnern. Mathematiker nutzen es, um komplexe Daten einfach darzustellen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle und passe ich Venn-Diagramme in Python an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!