


Panduan teknikal dan analisis langkah demi langkah carta lukisan dalam Python
Panduan teknikal dan analisis langkah demi langkah carta lukisan dalam Python
Pengenalan:
Dari segi visualisasi data, carta ialah alat penting yang boleh membantu kami memahami maklumat di sebalik data dengan lebih intuitif. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa digunakan secara meluas dalam pengkomputeran saintifik dan analisis data, Python menyediakan perpustakaan yang kaya dan fleksibel untuk melukis pelbagai jenis carta. Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada panduan teknikal dan analisis langkah demi langkah carta lukisan dalam Python, dan memberikan contoh kod khusus untuk membantu anda menguasai kemahiran berkaitan dengan lebih baik.
Langkah 1: Pasang perpustakaan bergantung
Sebelum kita mula melukis carta, kita perlu memasang beberapa perpustakaan visualisasi data Python. Perpustakaan yang biasa digunakan termasuk matplotlib, seaborn, plotly, dsb., yang menyediakan pelbagai jenis carta dan pilihan penyesuaian. Perpustakaan ini boleh dipasang dengan mudah melalui arahan pip, contohnya:
pip install matplotlib pip install seaborn pip install plotly
Langkah 2: Sediakan data
Sebelum kita mula melukis carta, kita perlu menyediakan data untuk digunakan. Data boleh datang daripada mana-mana sumber seperti fail, pangkalan data atau API, tetapi untuk kesederhanaan di sini kami akan menggunakan set data contoh terbina dalam.
import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris')
Kod di atas menggunakan fungsi load_dataset
perpustakaan seaborn untuk memuatkan set data bunga iris klasik Set data mengandungi empat ciri bunga iris (panjang sepal, lebar sepal, panjang kelopak dan lebar kelopak) dan ketiga-tiganya. yang tergolong dalam kategori (Setosa, Versicolor dan Virginica).
Langkah 3: Lukis carta
Beberapa jenis carta biasa akan diperkenalkan di bawah dan contoh kod yang sepadan akan disediakan.
- Plot Garisan
Carta garisan biasanya digunakan untuk menunjukkan arah aliran perubahan data dari semasa ke semasa. Contoh kod berikut memplot panjang sepal sebagai fungsi indeks dalam set data iris.
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(iris.index, iris['sepal_length']) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Sepal Length') plt.title('Line Plot of Sepal Length') plt.show()
- Scatter Plot
Scatter Plot biasanya digunakan untuk menunjukkan hubungan antara dua pembolehubah. Kod contoh berikut memplot hubungan antara panjang dan lebar sepal dalam set data iris.
plt.scatter(iris['sepal_length'], iris['sepal_width']) plt.xlabel('Sepal Length') plt.ylabel('Sepal Width') plt.title('Scatter Plot of Sepal Length and Width') plt.show()
- Plot Bar
Carta bar sering digunakan untuk membandingkan nilai antara kategori yang berbeza. Kod contoh berikut memplot purata panjang kelopak untuk tiga kategori dalam set data iris.
plt.bar(iris['species'], iris['petal_length'].groupby(iris['species']).mean()) plt.xlabel('Species') plt.ylabel('Mean Petal Length') plt.title('Bar Plot of Mean Petal Length by Species') plt.show()
- Plot Kotak
Plot kotak sering digunakan untuk memaparkan pengedaran dan outlier data. Kod contoh berikut memplot plot kotak empat ciri dalam set data iris.
plt.boxplot([iris['sepal_length'], iris['sepal_width'], iris['petal_length'], iris['petal_width']]) plt.xticks([1, 2, 3, 4], ['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Length', 'Petal Width']) plt.ylabel('Value') plt.title('Box Plot of Iris Features') plt.show()
Langkah 4: Sesuaikan carta
Selain jenis carta asas, kami juga boleh mencantikkan carta melalui pilihan penyesuaian. Sebagai contoh, kita boleh mengubah suai atribut seperti warna, jenis baris, fon, dsb.
plt.plot(iris.index, iris['sepal_length'], color='red', linestyle='--', linewidth=2) plt.xlabel('Index') plt.ylabel('Sepal Length') plt.title('Line Plot of Sepal Length') plt.show()
Kod contoh di atas menetapkan warna carta garisan kepada merah, jenis garisan kepada garis putus-putus dan lebar garisan kepada 2.
Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan panduan teknikal dan analisis langkah carta lukisan dalam Python, dan menyediakan contoh kod khusus untuk carta garis, plot serakan, carta bar dan plot kotak. Walaupun contoh-contoh ini hanyalah puncak gunung es apabila ia melibatkan carta dalam Python, setelah anda menguasai kemahiran asas ini, anda boleh meneroka lebih lanjut jenis dan fungsi carta yang lebih kompleks untuk menerapkannya dengan lebih baik pada analisis data dan tugasan visualisasi. Saya harap artikel ini akan membantu anda dalam lukisan carta Python!
Atas ialah kandungan terperinci Panduan teknikal dan analisis langkah demi langkah carta lukisan dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna