Apprenez les étapes de base pour dessiner un graphique linéaire avec matplotlib

Matplotlib est l'une des bibliothèques de visualisation de données les plus connues et les plus couramment utilisées en Python. Maîtriser les étapes de base du dessin de graphiques linéaires avec Matplotlib est très important pour le travail d'analyse de données. Cet article partira de zéro, présentera les étapes de base pour dessiner un graphique linéaire avec Matplotlib pour les débutants et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Importer la bibliothèque matplotlib

Pour commencer à dessiner des graphiques avec Matplotlib, vous devez d'abord importer la bibliothèque Matplotlib. Il peut être importé en utilisant le code suivant :

import matplotlib.pyplot as plt

2. Préparer les données

Avant d'être prêt à commencer à dessiner le graphique linéaire, vous devez préparer les données à dessiner. Généralement, les données sont stockées dans des fichiers de données. Ici, nous utiliserons la bibliothèque Numpy pour générer un ensemble de données aléatoires comme exemple de données, comme suit :

import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 1)
y = np.random.rand(10)

3. Créer un graphique

Pour créer un graphique, vous pouvez utiliser le plt.figurede matplotlib > fonction. Cette fonction peut spécifier la taille du graphique et d'autres propriétés. Un exemple est le suivant : plt.figure函数。 这个函数可以指定图形大小以及其他属性。示例如下：

plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)

4. 绘制折线图

在准备好数据和图形之后，接下来要绘制折线图。 To plot a line graph in Matplotlib, we use the plt.plot() function. 该函数的第一个参数是x轴数据，第二个参数是y轴数据。示例如下：

plt.plot(x,y, color="blue", linewidth=1.5, linestyle="-", label="Random Data")

其中，color参数指定线条的颜色，linewidth参数指定线条的宽度，linestyle参数指定线的样式，label参数指定折线图线条的标签。

5. 添加图例

在绘制折线图后，我们可以为它添加一个图例，使它更加易于阅读。可以使用plt.legend函数添加图例。示例如下：

plt.legend(loc="upper left")

其中，loc参数指定图例的位置。在这里，我们使用"upper left"将图例放置在图形的左上角。

6. 添加轴标签和标题

轴标签和标题可以使图形更加明确。我们可以使用plt.xlabel，plt.ylabel和plt.title函数添加X轴标签，Y轴标签和图形标题，如下所示：

plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.title("A Random Line Graph")

7. 显示图形

最后，我们需要使用plt.show()

plt.show()

Dessinez un graphique linéaire

Après avoir préparé les données et les graphiques, l'étape suivante consiste à dessiner le graphique linéaire. Pour tracer un graphique linéaire dans Matplotlib, nous utilisons la fonction plt.plot(). Le premier paramètre de cette fonction est les données de l'axe des x et le deuxième paramètre est les données de l'axe des y. L'exemple est le suivant :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 1)
y = np.random.rand(10)

plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)
plt.plot(x,y, color="blue", linewidth=1.5, linestyle="-", label="Random Data")
plt.legend(loc="upper left")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.title("A Random Line Graph")
plt.show()

🎜 Parmi eux, le paramètre color précise la couleur de la ligne, le paramètre linewidth précise la largeur de la ligne, et le paramètre linestyle spécifie le style de ligne. Le paramètre label spécifie l'étiquette des lignes du graphique linéaire. 🎜
🎜Ajouter une légende🎜🎜🎜Après avoir dessiné le graphique linéaire, nous pouvons y ajouter une légende pour le rendre plus facile à lire. Une légende peut être ajoutée à l'aide de la fonction plt.legend. Un exemple est le suivant : 🎜rrreee🎜Parmi eux, le paramètre loc précise l'emplacement de la légende. Ici, nous utilisons "upper left" pour placer la légende dans le coin supérieur gauche du graphique. 🎜
🎜Ajouter des étiquettes et des titres d'axes 🎜🎜🎜Les étiquettes et titres d'axes peuvent rendre le graphique plus clair. Nous pouvons ajouter une étiquette sur l'axe X, une étiquette sur l'axe Y et un titre de figure en utilisant les fonctions plt.xlabel, plt.ylabel et plt.title. comme suit Affichage : 🎜rrreee
🎜Afficher les graphiques🎜🎜🎜Enfin, nous devons utiliser la fonction plt.show() pour afficher les graphiques, l'exemple est le suivant : 🎜rrreee🎜L'exemple de code complet est le suivant : 🎜rrreee🎜Grâce à cette étape, nous maîtrisons maintenant les étapes de base pour dessiner un graphique linéaire avec Matplotlib. J'espère que cet exemple de code pourra aider les débutants à comprendre plus facilement comment utiliser Matplotlib pour la visualisation de données et le dessin de graphiques. 🎜

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