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Python中怎麼使用Matplotlib繪製圖表

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2023-05-26 10:50:111851瀏覽

    一. Matplotlib 簡介

    Python 函式庫 Matplotlib 能夠產生高品質圖表。它支援多種作業系統和圖形後端,提供豐富的圖表類型和功能。使用 Matplotlib,您可以輕鬆繪製折線圖、長條圖、圓餅圖等各種圖表,滿足不同資料視覺化需求。

    二. 安裝與導入

    安裝Matplotlib 的方法很簡單,只需在命令列中執行以下命令:

    pip install matplotlib

    安裝完成後,在Python 腳本中導入Matplotlib,並使用pyplot 子模組進行繪圖:

    import matplotlib.pyplot as plt

    三. 基本繪圖操作

    Matplotlib 提供了豐富的繪圖接口,下面簡要介紹幾種常見的圖表繪製方法。

    1. 折線圖

    一種常見的資料視覺化方法是折線圖,用於揭示資料隨時間或其他變數的變化模式。使用 Matplotlib 繪製折線圖的方法如下:

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [2, 4, 6, 8, 10]
    
    plt.plot(x, y)
    plt.show()

    2. 長條圖

    長條圖用於表示不同類別之間的比較。繪製長條圖的方法如下:

    x = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    y = [3, 5, 7, 9, 11]
    
    plt.bar(x, y)
    plt.show()

    3. 圓餅圖

    餅圖用來展示各部分佔總體的比例。繪製圓餅圖的方法如下:

    labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
    sizes = [15, 30, 45, 10, 20]
    
    plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
    plt.show()

    四. 圖表自訂

    Matplotlib提供了多種圖表自訂選項,包括標題、座標軸標籤、圖例等。以下是一些常見的自訂操作:

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [2, 4, 6, 8, 10]
    
    plt.plot(x, y, label='Line')
    
    plt.title('Customized Line Chart')
    plt.xlabel('X-axis')
    plt.ylabel('Y-axis')
    
    plt.legend(loc='upper left')
    plt.show()

    上述程式碼將為折線圖添加標題、座標軸標籤和圖例。 plt.legend() 函數的 loc 參數用於設定圖例的位置。您也可以透過其他參數調整圖表的樣式,如線型、顏色、點標記等。

    五. 多圖展示

    在某些情況下,您可能需要將多個圖表展示在同一視窗中。 Matplotlib 提供了子圖功能,方便您實作多圖展示。以下是一個簡單的範例:

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y1 = [2, 4, 6, 8, 10]
    y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
    
    fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 8))
    
    axs[0].plot(x, y1)
    axs[0].set_title('Line Chart 1')
    axs[0].set_xlabel('X-axis')
    axs[0].set_ylabel('Y-axis')
    
    axs[1].plot(x, y2, color='red', linestyle='--')
    axs[1].set_title('Line Chart 2')
    axs[1].set_xlabel('X-axis')
    axs[1].set_ylabel('Y-axis')
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

    上述程式碼將建立一個包含兩個子圖的窗口,每個子圖展示一個折線圖。 plt.subplots() 函數用於建立子圖,並傳回一個包含子圖物件的陣列。 figsize 參數用於設定視窗尺寸。透過 plt.tight_layout() 函數可以自動調整子圖之間的間距。

    以上是Python中怎麼使用Matplotlib繪製圖表的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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