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Detaillierte Erläuterung der Installationsschritte von Matplotlib, damit Sie schnell mit dem Zeichnen beginnen können.

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2024-01-10 08:02:311603Durchsuche

Detaillierte Erläuterung der Installationsschritte von Matplotlib, damit Sie schnell mit dem Zeichnen beginnen können.

matplotlib ist eine leistungsstarke Python-Zeichenbibliothek, die uns bei der Erstellung verschiedener Arten von Diagrammen helfen kann, darunter Liniendiagramme, Balkendiagramme, Streudiagramme usw. In diesem Artikel werden die Installationsschritte von Matplotlib ausführlich erläutert und anhand spezifischer Codebeispiele ein schneller Einstieg in das Zeichnen ermöglicht.

1. Matplotlib installieren
Um Matplotlib zu verwenden, müssen Sie es zuerst über pip oder conda installieren. Wenn Sie pip verwenden, können Sie zum Installieren den folgenden Befehl in der Befehlszeile eingeben:

$ pip install matplotlib

Wenn Sie Conda verwenden, können Sie zum Installieren den folgenden Befehl in der Befehlszeile eingeben:

$ conda Matplotlib installieren

2. Matplotlib-Bibliothek importieren
Nach der Installation von Matplotlib importieren Sie die Bibliothek am Anfang des Codes:

import matplotlib.pyplot as plt

Wir werden plt als Alias ​​der Matplotlib-Bibliothek verwenden, die konventionell ist Schreibmethode.

3. Grundlegende Zeichenbeispiele
Im Folgenden werden einige grundlegende Zeichenbeispiele verwendet, um die Verwendung von Matplotlib vorzustellen.

  1. Zeichnen Sie ein Liniendiagramm
    Ein Liniendiagramm ist ein Diagramm, das den Trend von Daten im Zeitverlauf zeigt. Hier ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Liniendiagramms:

numpy als np importieren

Daten generieren

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

Zeichne eine Linie Diagramm

plt.plot(x, y)

Legen Sie den Diagrammtitel und die Achsenbeschriftung fest

plt.title("Sine Wave")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")

Diagramm anzeigen

plt.show()

Führen Sie den obigen Code aus und Sie können das gezeichnete Liniendiagramm auf dem Bildschirm sehen.

  1. Zeichnen Sie ein Balkendiagramm
    Balkendiagramme werden häufig zum Vergleich verschiedener Datenkategorien verwendet. Hier ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Histogramms:

Daten generieren

Kategorien = ['A', 'B', 'C', 'D']
Werte = [10, 30, 20, 40]

Zeichnen Sie ein Balkendiagramm. "Wert")

Diagramm anzeigen

plt.show()

Führen Sie den obigen Code aus und Sie können das gezeichnete Histogramm auf dem Bildschirm sehen.

Zeichnen Sie Streudiagramme

Streudiagramme werden verwendet, um die Beziehung zwischen zwei Variablen darzustellen. Hier ist ein Beispielcode zum Zeichnen eines Streudiagramms:

Daten generieren

x = np.random.randn(100)
    y = np.random.randn(100)

  1. Zeichnen Sie ein Streudiagramm
plt.scatter (x, y)

Legen Sie den Diagrammtitel und die Achsenbeschriftung fest


plt.title("Streudiagramm")

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("y")

Zeigen Sie das Diagramm an

plt .show()

Führen Sie den obigen Code aus und Sie können das auf dem Bildschirm gezeichnete Streudiagramm sehen.

4. Einführung in andere Funktionen

Die obigen Beispiele stellen nur einen kleinen Teil der Funktionen von matplotlib vor. matplotlib unterstützt auch viele andere Funktionen, darunter das Hinzufügen von Legenden, das Festlegen von Diagrammstilen, das Speichern von Diagrammen und mehr. Wenn Sie die Verwendung von Matplotlib weiter erlernen und beherrschen möchten, können Sie die offizielle Dokumentation lesen und weitere Zeichenbeispiele ausprobieren.

Zusammenfassung:

In diesem Artikel werden die Installationsschritte von matplotlib ausführlich erläutert und anhand spezifischer Codebeispiele die Methoden zum Zeichnen von Liniendiagrammen, Balkendiagrammen und Streudiagrammen vorgestellt. Ich hoffe, dass die Einführung in diesem Artikel den Lesern helfen kann, schnell mit dem Zeichnen zu beginnen und weitere Funktionen von Matplotlib besser zu beherrschen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung der Installationsschritte von Matplotlib, damit Sie schnell mit dem Zeichnen beginnen können.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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