初心者から上級者まで、Matplotlib の描画方法を説明します。

Matplotlib 描画メソッドの図解: 基本から高度まで、具体的なコード例が必要です

はじめに:
Matplotlib は、データ視覚化によく使用される強力な描画ライブラリです。単純な折れ線グラフでも、複雑な散布図や 3D グラフでも、Matplotlib はニーズを満たすことができます。この記事では、Matplotlib の描画方法を基本から高度なものまで詳しく紹介し、具体的なコード例を示します。

1. Matplotlib のインストールとインポート

1. Matplotlib のインストール
   ターミナルで pip install matplotlib コマンドを使用して、Matplotlib をインストールします。
2. Import Matplotlib
   import matplotlib.pyplot as plt を使用して Matplotlib をインポートし、後続の呼び出しを容易にするために一般的に使用されるエイリアス plt に同意します。

2. 単純な折れ線グラフを描画する
以下は、過去 12 か月間の企業の売上高の変化を示す単純な折れ線グラフの例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160, 180, 170, 190, 200, 210, 220]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales Trend')
plt.xlabel('Months')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

3. カスタム グラフ スタイル
Matplotlib は、グラフをよりカスタマイズして美しくすることができる豊富なグラフ スタイル設定を提供します。

1. 色と線のスタイルを調整する

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

   マーカー パラメーター、線スタイルを設定する線スタイル パラメーター、および設定する色パラメーターを通じてマーク スタイルを設定できます。色。

2. 凡例の設定

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Sales')
   plt.legend()

   label パラメーターを使用して凡例ラベルを設定し、plt.legend() メソッドを使用して凡例を表示します。

3. グリッド線の追加

   plt.grid(True)

   plt.grid(True) メソッドを使用してグリッド線を追加します。

4. 散布図と棒グラフの描画
折れ線グラフに加えて、Matplotlib は散布図と棒グラフの描画もサポートしています。

1. 散布図の描画
   次は、都市の気温と降水量の関係を示す簡単な散布図の例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
temperature = [15, 19, 22, 18, 25, 28, 30, 29, 24, 20]
rainfall = [20, 40, 30, 10, 55, 60, 70, 50, 45, 35]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制散点图
plt.scatter(temperature, rainfall, color='red')

# 设置标题和标签
plt.title('Temperature vs Rainfall')
plt.xlabel('Temperature (°C)')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')

# 显示图表
plt.show()

2. 棒グラフを描画する
   次は、さまざまな地域での特定の製品の売上を示す単純な棒グラフの例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
sales = [100, 120, 150, 130]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制条形图
plt.bar(regions, sales, color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

5. 高度なグラフを描画する
Matplotlib は、円グラフや 3D グラフなど、より複雑なグラフを描画することもできます。

1. 円グラフの描画
   次は、特定の市場におけるさまざまな製品の売上比率を示す簡単な円グラフの例です。

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
products = ['A', 'B', 'C', 'D']
sales = [30, 20, 25, 15]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制饼图
plt.pie(sales, labels=products, autopct='%.1f%%')

# 设置标题
plt.title('Sales by Product')

# 显示图表
plt.show()

2. 3D グラフの描画
   次は、特定の関数の 3 次元曲面グラフを示す、簡単な 3D グラフの例です。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 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))

# 创建图表和画布
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置标题和标签
ax.set_title('3D Surface Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图表
plt.show()

結論:
この記事の紹介と例を通じて、Matplotlib の描画方法と使用テクニックを理解できます。単純な折れ線グラフであっても、複雑な散布図や 3D グラフであっても、Matplotlib はデータ視覚化のさまざまなニーズを満たす豊富な関数とオプションを提供します。この記事が初心者と経験豊富なユーザーの両方にとって役立ち、データ分析と表示に Matplotlib をより適切に使用できるようになることを願っています。

以上が初心者から上級者まで、Matplotlib の描画方法を説明します。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。