Un guide du débutant pour créer des nuages ​​de points avec matplotlib

matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus couramment utilisées en Python. Il offre une variété d'options de traçage, notamment des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des nuages ​​de points, etc. Cet article vous apprendra comment utiliser matplotlib pour dessiner des nuages ​​de points et fournira des exemples de code spécifiques pour aider les débutants à démarrer rapidement.

1. Importez le module matplotlib

Avant de commencer à utiliser matplotlib pour dessiner des nuages ​​de points, vous devez d'abord importer les modules Python appropriés. Le code est le suivant :

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Parmi eux, pour l'analyse et le traitement des données, nous devons utiliser le module pandas. Pour dessiner des nuages ​​de points, nous devons utiliser le module matplotlib.pyplot.

2. Préparer les données

Dessiner un nuage de points nécessite un ensemble de données de coordonnées bidimensionnelles. Ici, nous utilisons l'objet DataFrame dans le module pandas pour enregistrer les données. L'exemple de code est le suivant :

data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [7.2, 6.4, 9.5, 8.1, 7.7]})

Ici, nous créons un objet DataFrame et contenons deux colonnes x et y, chaque colonne contient 5 points de données. Pour faciliter la compréhension, nous créons des données sous forme de dictionnaire.

3. Dessinez un nuage de points

Avec les données, nous pouvons commencer à utiliser matplotlib.pyplot pour dessiner un nuage de points. Le code est le suivant :

plt.scatter(data['x'], data['y'])
plt.show()

Dans le code ci-dessus, la fonction plt.scatter() mappe les données sur le nuage de points, tandis que la fonction plt.show() affiche le graphique à l'écran.

Exécutez le code et nous avons réussi à dessiner un simple nuage de points.

4. Modifier le style du nuage de points

En plus des données, matplotlib propose également diverses options de dessin pour répondre à différents besoins de visualisation. Par exemple, nous pouvons modifier de manière flexible la couleur, la taille, la forme, etc. du nuage de points en fonction de nos besoins. L'exemple de code est le suivant :

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous modifions le style du nuage de points via les paramètres couleur, marqueur et s, c'est-à-dire qu'il devient un nuage de points rouge en forme de x d'une taille de 80. .

5. Ajouter des étiquettes d'axe

Pour faciliter l'interprétation du nuage de points, nous devons ajouter des étiquettes aux axes x et y. En appelant les fonctions xlabel() et ylabel(), nous pouvons rapidement ajouter des étiquettes aux axes de coordonnées. L'exemple de code est le suivant :

plt.scatter(data['x'], data['y'], color='red', marker='x', s=80)
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.show()

6. Modifier l'échelle et la plage de l'axe

Dans certains cas, nous devons modifier. la plage des axes de coordonnées ou afficher une échelle plus conviviale. En appelant les fonctions xlim() et ylim(), on peut modifier précisément la plage des axes de coordonnées. En même temps, en utilisant les fonctions xticks() et yticks(), nous pouvons personnaliser la position et les étiquettes des ticks.

7. Conclusion

Ce qui précède est le contenu de cet article. Grâce à l'étude de cet article, les débutants peuvent comprendre comment utiliser matplotlib pour dessiner des nuages ​​de points et modifier de manière flexible le style graphique en fonction de besoins spécifiques. Dans le même temps, il est recommandé de pratiquer davantage pendant le processus d'apprentissage pour améliorer votre maîtrise du module matplotlib.

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!