


Comment dessiner des graphiques multidimensionnels en utilisant Python
Comment dessiner des graphiques multidimensionnels à l'aide de Python
Introduction :
La visualisation des données est une partie cruciale de l'analyse des données. Grâce à la visualisation, nous pouvons comprendre les caractéristiques et les tendances des données de manière plus intuitive. Python est un puissant outil d'analyse de données doté de riches bibliothèques de graphiques, telles que matplotlib, seaborn et plotly. Cet article explique comment utiliser Python pour dessiner des graphiques multidimensionnels et fournit des exemples de code spécifiques.
1. Présenter les bibliothèques nécessaires
Avant de commencer, nous devons présenter certaines bibliothèques nécessaires. Ici, nous utiliserons les bibliothèques matplotlib et numpy.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
2. Graphique bidimensionnel
Tout d'abord, voyons comment dessiner un graphique bidimensionnel simple.
# 创建数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图表 plt.plot(x, y) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('二维图表示例') plt.show()
Dans le code ci-dessus, nous avons utilisé la bibliothèque numpy pour créer un ensemble de données sur les axes x et y. Ensuite, j'ai utilisé la fonction plot pour dessiner un graphique linéaire et définir les étiquettes pour l'axe des x et l'axe des y ainsi que le titre du graphique. Enfin, utilisez la fonction show pour afficher le graphique.
3. Graphique tridimensionnel
Ensuite, nous présenterons comment dessiner un graphique tridimensionnel simple.
# 创建数据 x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制图表 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z) ax.set_xlabel('x轴') ax.set_ylabel('y轴') ax.set_zlabel('z轴') ax.set_title('三维图表示例') plt.show()
Dans le code ci-dessus, nous avons utilisé la bibliothèque numpy pour créer un ensemble de données sur les axes x et y, et avons utilisé la fonction meshgrid pour générer des données de grille. Nous avons ensuite calculé la valeur de l'axe z sur la base des données de grille générées et tracé un tracé de surface tridimensionnel à l'aide de la fonction plot_surface. Enfin, les étiquettes des axes X, Y et Z sont définies, ainsi que le titre du graphique, et le graphique est affiché.
4. Graphiques multidimensionnels
Dans l'analyse réelle des données, nous avons souvent besoin de dessiner des graphiques de données multidimensionnelles. Vous trouverez ci-dessous quelques méthodes courantes pour dessiner des graphiques multidimensionnels.
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Nuage de points
# 创建数据 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) colors = np.random.rand(100) sizes = np.random.randint(10, 100, 100) # 绘制图表 plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5) plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('多维图表示例-散点图') plt.show()
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Graphique à barres
# 创建数据 x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) y1 = np.random.randint(1, 10, 5) y2 = np.random.randint(1, 10, 5) # 绘制图表 plt.bar(x, y1, label='数据1') plt.bar(x, y2, bottom=y1, label='数据2') plt.xlabel('x轴') plt.ylabel('y轴') plt.title('多维图表示例-条形图') plt.legend() plt.show()
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Camembert
# 创建数据 sizes = np.random.randint(1, 10, 5) labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'] # 绘制图表 plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%') plt.title('多维图表示例-饼图') plt.show()
Conclusion :
Dessiner des graphiques multidimensionnels via Python peut afficher de manière plus intuitive les caractéristiques et les tendances des données. Cet article explique comment dessiner des graphiques bidimensionnels, des graphiques tridimensionnels et certains graphiques multidimensionnels courants, et fournit des exemples de code spécifiques. J'espère que cet article pourra vous aider à apprendre et à utiliser Python pour la visualisation de données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python et C ont des différences significatives dans la gestion et le contrôle de la mémoire. 1. Python utilise la gestion automatique de la mémoire, basée sur le comptage des références et la collecte des ordures, simplifiant le travail des programmeurs. 2.C nécessite une gestion manuelle de la mémoire, en fournissant plus de contrôle mais en augmentant la complexité et le risque d'erreur. Quelle langue choisir doit être basée sur les exigences du projet et la pile de technologie d'équipe.

Les applications de Python en informatique scientifique comprennent l'analyse des données, l'apprentissage automatique, la simulation numérique et la visualisation. 1.Numpy fournit des tableaux multidimensionnels et des fonctions mathématiques efficaces. 2. Scipy étend la fonctionnalité Numpy et fournit des outils d'optimisation et d'algèbre linéaire. 3. Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données. 4.Matplotlib est utilisé pour générer divers graphiques et résultats visuels.

Que ce soit pour choisir Python ou C dépend des exigences du projet: 1) Python convient au développement rapide, à la science des données et aux scripts en raison de sa syntaxe concise et de ses bibliothèques riches; 2) C convient aux scénarios qui nécessitent des performances élevées et un contrôle sous-jacent, tels que la programmation système et le développement de jeux, en raison de sa compilation et de sa gestion de la mémoire manuelle.

Python est largement utilisé dans la science des données et l'apprentissage automatique, s'appuyant principalement sur sa simplicité et son puissant écosystème de bibliothèque. 1) Pandas est utilisé pour le traitement et l'analyse des données, 2) Numpy fournit des calculs numériques efficaces, et 3) Scikit-Learn est utilisé pour la construction et l'optimisation du modèle d'apprentissage automatique, ces bibliothèques font de Python un outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.


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