Matplotlib는 다양한 하드카피 형식과 다양한 플랫폼의 대화형 환경에서 출판 품질의 그래픽을 생성할 수 있는 Python 2D 플로팅 라이브러리입니다.
마지막 Matplotlib 데이터 시각화 튜토리얼에서는 막대형 차트, 히스토그램 및 산점도를 만드는 방법을 소개합니다. 오늘은 누적 차트와 원형 차트라는 두 가지 다른 유형의 차트를 소개합니다. 이 두 다이어그램은 매우 유사하므로 함께 소개합니다.
누적 차트
누적 차트는 시간에 따른 "부분과 전체"의 관계를 표시하는 데 사용됩니다. 누적 차트는 기본적으로 원형 차트와 유사하지만 시간이 지남에 따라 변경된다는 점만 다릅니다. 우리에게 하루가 24시간이고 시간을 어떻게 보내는지 알고 싶은 상황을 가정해 보겠습니다. 우리는 활동을 자고, 먹고, 일하고, 노는 것으로 나눕니다. 5일 동안 추적한다고 가정하므로 초기 데이터는 다음과 같습니다.import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping = [7,8,6,11,7] eating = [2,3,4,3,2] working = [7,8,7,2,2] playing = [8,5,7,8,13]따라서 x축에는 일 변수인 1, 2, 3, 4 및 5. 그런 다음 날짜의 개별 구성 요소는 해당 활동에 보관됩니다. 다음과 같이 그려보세요:
plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,playing, colors=['m','c','r','k']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt days = [1,2,3,4,5] sleeping = [7,8,6,11,7] eating = [2,3,4,3,2] working = [7,8,7,2,2] playing = [8,5,7,8,13] plt.plot([],[],color='m', label='Sleeping', linewidth=5) plt.plot([],[],color='c', label='Eating', linewidth=5) plt.plot([],[],color='r', label='Working', linewidth=5) plt.plot([],[],color='k', label='Playing', linewidth=5) plt.stackplot(days, sleeping,eating,working,playing, colors=['m','c','r','k']) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.legend() plt.show()
파이 차트
파이 차트는 특정 시점에 위치한다는 점을 제외하면 누적 차트와 매우 유사합니다. 일반적으로 원형 차트는 부분이 전체에 어떻게 기여하는지(보통 %) 표시하는 데 사용됩니다. 운 좋게도 Matplotlib는 슬라이스 크기와 모든 것을 처리하므로 숫자 값만 제공하면 됩니다.import matplotlib.pyplot as plt slices = [7,2,2,13] activities = ['sleeping','eating','working','playing'] cols = ['c','m','r','b'] plt.pie(slices, labels=activities, colors=cols, startangle=90, shadow= True, explode=(0,0.1,0,0), autopct='%1.1f%%') plt.title('Interesting Graph\nCheck it out') plt.show()
위 내용은 Matplotlib을 사용하여 누적 차트와 원형 차트를 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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