Matplotlib je zmogljiva knjižnica Python, ki služi kot numerična in matematična razširitev za knjižnico NumPy. Ena njegovih ključnih komponent je Pyplot , ki ponuja vmesnik na podlagi stanja za modul Matplotlib, ki uporabnikom predstavlja znano okolje, podobno MATLAB-u. S funkcijo Matplotlib.pyplot.plot() v Pythonu lahko uporabniki brez truda ustvarijo različne risbe, vključno s črtnimi risbami, konturnimi risbami, histogrami, razpršenimi grafikami, 3D-risbami itd. Zaradi te vsestranskosti je Matplotlib neprecenljivo orodje za vizualizacijo in analizo podatkov v Python programski jezik.
Kaj je funkcija Matplotlib.pyplot.plot()?
The matplotlib.pyplot.plot()> funkcija je temeljna komponenta knjižnice Matplotlib, posebej znotraj modula Pyplot. Služi namenu generiranja 2D heksagonalne razporeditve na podlagi danih podatkovnih točk, ki jih predstavljata spremenljivki x in y. Povezuje podatkovne točke s črtami, kar omogoča prilagoditev videza izrisa s parametri, kot so slogi črt in oznake. Ta vsestranska funkcija se pogosto uporablja za vizualizacijo podatkov na različnih področjih.
Sintaksa: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
branje excel datoteke v javi
- Parametri:
- x, y: Ti parametri predstavljajo vodoravne in navpične koordinate podatkovnih točk. Vrednosti 'x' so neobvezne, kar omogoča prilagodljivost v procesu risanja.
- fmt: To je izbirni parameter, ki vsebuje vrednost niza. Uporablja se za določanje formata izrisa, definiranje sloga črte, oznake in barve.
- podatki: Izbirni parameter, 'podatki', se nanaša na objekt z označenimi podatki. Zagotavlja priročen način neposrednega prenosa podatkov, kar izboljša berljivost in enostavnost uporabe.
- Vrne: The
plot()>funkcija vrne seznam objektov Line2D, od katerih vsak predstavlja segment izrisanih podatkov. Ti objekti Line2D zajemajo značilnosti in atribute narisanih črt, kar omogoča nadaljnje prilagajanje in analizo.
Matplotlib.pyplot.plot() Funkcija v Pythonu
Obstajajo različni načini za ustvarjanje risbe s funkcijo Matplotlib.pyplot.plot() v Pythonu. Nekaj primerov ponazarja matplotlib.pyplot.plot() funkcija v matplotlib.pyplot:
- Osnovni črtni izris
- Plot z več črtami
- Raztreseni prikaz z več označevalci
- Plošča dveh krivulj
Izrisi črt v Matplotlib
Z uvozom Matplotlibov načrt() ustvarili smo črtni prikaz s podatki [1, 2, 3]. Funkcija title() nastavi naslov izrisa, draw() posodobi izris in show() ga prikaže, kar zagotavlja osnovno ilustracijo Matplotliba za vizualizacijo podatkov v Pythonu.
Python3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Plotting a simple line graph> plt.plot([>1>,>2>,>3>])> # Setting the title> plt.title(>'Matplotlib Line Plot Example'>)> # Updating and displaying the plot> plt.draw()> plt.show()> |
>
>
Izhod:
Osnovni črtni izris
pretvori logično vrednost v niz
Več vrstic z uporabo Matplotlib
Z uvozom Matplotlib za risanje sinusne in kosinusne funkcije na isti graf. Ustvari podatke, nastavi sloge za vsako funkcijo, doda oznake in naslov, prikaže legendo in nato prikaže graf, ki ponazarja sinusne in kosinusne krivulje.
Python3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate data> x>=> np.linspace(>0>,>2>*>np.pi,>100>)> y1, y2>=> np.sin(x), np.cos(x)> # Plotting multiple lines on a single plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Sin(x)'>, color>=>'b'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Cos(x)'>, color>=>'r'>, linestyle>=>'--'>)> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Multiple Lines Plot'>)> # Displaying the legend and the plot> plt.legend()> plt.show()> |
>
>
Izhod
Plot z več črtami
java pretvori niz v int
Označevalci v Matplotlib
Z uvozom Matplotlib ustvarili smo prilagojeni razpršeni diagram s 50 naključnimi podatkovnimi točkami z rdečimi krožnimi oznakami. Vključuje oznake osi, naslov ('Primer raztresenega prikaza') in legendo. The show()> prikazuje graf in prikazuje osnovni primer vizualizacije podatkov z Matplotlib v Pythonu.
Python3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> np.random.seed(>42>)> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> # Plotting a scatter plot with custom markers> plt.plot(x, y, marker>=>'o'>, linestyle>=>'>', markersize=8, color='>r>', label='>Scatter Plot')> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Scatter Plot Example'>)> # Displaying the legend> plt.legend()> # Display the plot> plt.show()> |
kaj je objekt java
>
>
Izhod:
Raztreseni prikaz z več označevalci
Risanje več krivulj
Z uvozom Matplotlib smo ustvarili črtni izris z dvema krivuljama: modro krivuljo ( in = x^ 2) in oranžna krivulja (y=1− x^ 3). Podatki so ustvarjeni naključno, razvrščeni za gladke krivulje in narisani zplot()>funkcijo. Graf je omejen na obseg [0, 1] na obeh oseh in prikazuje vizualno predstavitev matematičnih funkcij.
kako pretvoriti char v niz java
Python3
# Implementation of matplotlib function> > import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> > # Fixing random state for reproducibility> np.random.seed(>19680801>)> > # create random data> xdata>=> np.random.random([>2>,>10>])> > # split the data into two parts> xdata1>=> xdata[>0>, :]> xdata2>=> xdata[>1>, :]> > # sort the data so it makes clean curves> xdata1.sort()> xdata2.sort()> > # create some y data points> ydata1>=> xdata1>*>*> 2> ydata2>=> 1> -> xdata2>*>*> 3> > # plot the data> plt.plot(xdata1, ydata1, color>=>'tab:blue'>)> plt.plot(xdata2, ydata2, color>=>'tab:orange'>)> > > # set the limits> plt.xlim([>0>,>1>])> plt.ylim([>0>,>1>])> plt.title(>'matplotlib.pyplot.plot() example 2'>)> > # display the plot> plt.show()> |
>
>
Izhod
Plošča dveh krivulj
Zaključek
Skratka, matplotlib.pyplot.plot()> funkcija v Pythonu je temeljno orodje za ustvarjanje različnih 2D risb, vključno s črtnimi risbami, razpršenimi grafikami in še več. Njegova vsestranskost uporabnikom omogoča prilagajanje risb z določanjem podatkovnih točk, slogov črt, označevalcev in barv. Z izbirnimi parametri, kot sta 'fmt' in 'data', funkcija zagotavlja prilagodljivost pri oblikovanju izrisa in ravnanju s podatki. Poleg tega vrnjeni objekti Line2D omogočajo nadaljnjo manipulacijo in analizo izrisanih podatkov. Na splošno je Matplotlibplot()>funkcija je ključna komponenta na področju vizualizacije podatkov, ki ponuja uporabniku prijazen vmesnik za ustvarjanje pronicljivih in vizualno privlačnih risb v Pythonu.