Bagaimana untuk membuat visualisasi data dengan matplotlib dalam python?

Bagaimana untuk membuat visualisasi data dengan matplotlib dalam python?

Mewujudkan visualisasi data dengan matplotlib dalam Python melibatkan beberapa langkah utama. Pertama, anda perlu memasang matplotlib. Anda biasanya boleh melakukan ini menggunakan PIP: PIP Pasang Matplotlib . Setelah dipasang, anda boleh mengimportnya ke dalam skrip Python anda menggunakan import matplotlib.pyplot sebagai PLT .

Seterusnya, anda memerlukan data anda. Ini boleh dalam pelbagai format seperti senarai, array numpy, atau dataframe pandas. Matplotlib berfungsi dengan lancar dengan tatasusunan numpy, menjadikannya struktur data pilihan untuk merancang. Fungsi ini umumnya mengambil data sebagai input dan mengembalikan objek plot. Fungsi biasa termasuk plt.plot () untuk plot baris, plt.scatter () untuk plot berselerak, plt.bar () untuk carta bar, dan plt.hist () untuk histograms. Sebagai contoh, untuk membuat plot garis mudah:

 <code class="python"> import matplotlib.pyplot sebagai plt import numpy sebagai np x = np.linspace (0, 10, 100) y = np.sin (x) plt.plot (x, y) plt.ylabel (& quot; y-axis & quot;) plt.title (& quot; sine gelombang & quot;) plt.show () </code> 

Kod ini menghasilkan plot gelombang sinus. plt.xlabel () , plt.ylabel () , dan plt.title () digunakan untuk menambah label dan tajuk ke plot, masing -masing. plt.show () memaparkan plot. Plot yang lebih kompleks boleh dibuat dengan menggabungkan pelbagai fungsi plotting, menambah legenda, anotasi, dan menyesuaikan pelbagai aspek penampilan plot.

Apakah jenis carta yang paling biasa yang dibuat menggunakan matplotlib? Sebahagian yang paling biasa termasuk:

• plot baris: sesuai untuk menunjukkan trend dari masa ke masa atau merentasi kategori. plt.plot () adalah fungsi utama yang digunakan. plt.scatter () mencipta plot ini. Mereka amat berkesan dalam mengenal pasti korelasi atau kelompok. plt.bar () menghasilkan carta bar menegak, dan plt.barh () mencipta yang mendatar. plt.hist () adalah fungsi utama di sini, menunjukkan kekerapan titik data dalam tong yang ditentukan. Walaupun Matplotlib boleh membuat carta pai, mereka sering tidak digalakkan untuk dataset yang kompleks kerana kesukaran yang berpotensi dalam menafsirkan banyak kepingan. plt.boxPlot () digunakan untuk mencipta mereka. Mereka amat berguna untuk membandingkan pengagihan di pelbagai kumpulan.

Tajuk yang jelas. Gunakan label deskriptif yang mencerminkan dengan tepat data yang dibentangkan. Elakkan menggunakan carta yang salah atau mengaburkan data.

Palet warna yang berkesan: Gunakan palet warna yang kedua -duanya menarik dan mudah ditafsirkan. Pertimbangkan kebutaan warna dan pastikan perbezaan yang mencukupi antara siri data yang berbeza. Matplotlib menyediakan pelbagai colormaps dan membolehkan spesifikasi warna tersuai.

Saiz dan gaya fon yang sesuai: Pilih saiz fon dan gaya yang boleh dibaca dan konsisten dengan reka bentuk keseluruhan. Elakkan fon yang terlalu berantakan atau mengganggu.

Whitespace dan susun atur: Tinggalkan ruang kosong yang mencukupi di sekitar unsur -unsur plot untuk mengelakkan rupa berantakan. Gunakan jarak yang sesuai antara label, tajuk, dan kawasan plot itu sendiri. Jadilah telus mengenai sebarang transformasi atau manipulasi data yang dilakukan. Letakkannya secara strategik untuk mengelakkan mengaburkan plot itu sendiri.

nilai, atau warna yang dinamakan. Ini membolehkan anda menyelaraskan visualisasi anda dengan skema warna jenama anda. Ini memastikan konsistensi dengan tipografi jenama anda. Ini menguatkan pengiktirafan jenama.

Stylesheets: Matplotlib menyokong stylesheets yang membolehkan anda menggunakan gaya yang telah ditetapkan pada plot anda. Anda boleh membuat stylesheets anda sendiri atau menggunakan yang sedia ada untuk dengan cepat memohon rupa dan rasa yang konsisten.

Sorot mata atau trend data tertentu. Saiz, warna, dan gaya fon kawalan untuk anotasi ini. Ini membolehkan pengoptimuman untuk pelbagai format output (misalnya, persembahan, laporan).

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat visualisasi data dengan matplotlib dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!