Hướng dẫn dùng install matplotlib python

Làm thế nào để vẽ biểu đồ trong python?

Để vẽ biểu đồ, đồ thị trong python bạn cần phải cài đặt thư viện MatPlotlib và import thư viện này vào source code.

Cài đặt thư viện MatPlotlib.

Sử dụng câu lệnh sau đây để cài đặt MatPlotlib:

pip install matplotlib

Import thư viện MatPlotlib  vào source code.

Để sử dụng thư viện MatPlotlib, bạn phải import vào dự án source code python của bạn. Cú pháp import như bên dưới.

import matplotlib

Kiểm tra phiên bản của MatPlotlib.

Để kiểm tra phiên bản MatPlotlib dùng lệnh như bên dưới đây.

import matplotlib

print(matplotlib.__version__)

Cách sử dụng thư viện MatPlotlib để vẽ đồ thị.

Ví dụ vẽ biểu đồ trong python :

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_points = np.array([0,8])
y_points = npnparray([0,100])

plt.plot(x_points,y_points)
plt.show()

Như các bạn cũng đã biết thì trong những năm trở lại đây, Python nổi lên là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rất rộng rãi và phổ biến.

Nội dung chính Show

  • I. Hướng dẫn cài một số thư viện bằng lệnh PIP Install
  • #1. Đầu tiên là thư viện Numpy
  • #2. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Matplotlib
  • #3. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Scipy
  • #4. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện OpenCV (Open source Computer Vision)
  • II. Kết Luận

Python có nhiều điểm mạnh như hỗ trợ đa nền tảng (Windows, Linux, macOS…). Cấu trúc và cú pháp của ngôn ngữ lập trình này rất dễ học (đặc biệt là đối với những người mới học).

Python cũng có rất nhiều ứng dụng trong thời buổi công nghệ hiện đại, mà trong đó phải kể đến việc ứng dụng ngôn ngữ này trong các lĩnh vực về Trí tuệ nhân tạo (AI) hay là Máy học (Machine Learning).

Và để làm được điều đó thì không thể không nhắc tới số lượng các thư viện được dùng với Python là rất phong phú, nó đã hỗ trợ ngôn ngữ này rất nhiều.

Chính vì vậy mà trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn các bạn cài đặt một số thư viện phổ biến nhất thông qua lệnh pip install nhé !

Mục Lục Nội Dung

  • I. Hướng dẫn cài một số thư viện bằng lệnh PIP Install
    • #1. Đầu tiên là thư viện Numpy
    • #2. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Matplotlib
    • #3. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Scipy
    • #4. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện OpenCV (Open source Computer Vision)
  • II. Kết Luận

I. Hướng dẫn cài một số thư viện bằng lệnh PIP Install

Để cài đặt được các thư viện này thì trước tiên các bạn cần phải cài Python trên máy tính của bạn trước. Nếu bạn nào chưa cài thì có thể tham khảo bài viết hướng dẫn cài Python trên Windows mà mình đã chia sẻ trước đó nhé !

Còn bạn nào đã cài Python rồi thì chúng ta hãy kiểm tra lại xem version Python hiện tại là bao nhiêu. Thực hiện như sau:

Nhấn tổ hợp Windows + S để mở cửa sổ tìm kiếm => nhập vào từ khóa cmd =>  rồi chọn Command Prompt như hình bên dưới.

Hoặc các bạn có thể xem chi tiết hơn trong bài viết này: 9 cách mở cửa sổ CMD (Command Prompt) trên Windows

Sau đó các bạn gõ lệnh python --version để kiểm tra version Python mà các bạn đã cài, hoặc chỉ đơn giản là kiểm tra xem máy tính đã cài Python chưa.

Okey, đến đây thì chúng ta có thể bắt đầu cài đặt các thư viện hay dùng cho Python bằng lệnh được rồi.

#1. Đầu tiên là thư viện Numpy

NumPy là một thư việc tính toán cơ bản của Python dùng trong ngành khoa học máy tính vơi một số chức năng nổi bật như:

  • Hỗ trợ mảng nhiều chiều rất mạnh.
  • Là công cụ để kết hợp với C/C++ hoặc là Fortran code.
  • Hỗ trợ đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, khả năng sinh số ngẫu nhiên…

=> Các bạn cài thư việc Numpy bằng lệnh pip install numpy như sau:

Các bạn có thể đọc thêm về Numpy tại đây: https://numpy.org/

#2. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Matplotlib

Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị 2D của Python, tạo ra các số liệu chất lượng xuất bản ở nhiều định dạng bản cứng và môi trường tương tác trên các nền tảng.

Matplotlib có thể được sử dụng trong các tập lệnh Python, shell Python và IPython, notebook Jupyter, máy chủ ứng dụng web…

Nhiều khi để thực hiện các suy luận thống kê ta cần phải trực quan hóa dữ liệu của bạn, và khi đó Matplotlib là một trong những giải pháp như vậy cho người dùng Python.

Bạn có thể cài thư viện Matplotlib bằng lệnh này: pip install matplotlib

Các bạn có thể đọc thêm về Matplotbib tại đây: https://matplotlib.org/

Một số ví dụ về ứng dụng của Matplotlib trong Python.

#3. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện Scipy

SciPy là một thư viện Python miễn phí có mã nguồn mở, nó được sử dụng cho máy tính khoa học và máy tính kỹ thuật.

SciPy chứa các mô-đun để tối ưu hóa, đại số tuyến tính, tích hợp, nội suy, các chức năng đặc biệt, FFT, xử lý tín hiệu và hình ảnh, bộ giải ODE và các nhiệm vụ phổ biến khác trong khoa học và kỹ thuật.

Các bạn cài đặt bằng lệnh: pip install scipy

Các bạn có thể đọc thêm về Matplotbib tại đây: https://www.scipy.org/

#4. Tiếp theo chúng ta sẽ cài thư viện OpenCV (Open source Computer Vision)

OpenCV (thư viện thị giác máy tính nguồn mở) là một thư viện phần mềm máy tính và thị giác máy tính nguồn mở.

Thư viện OpenCV được xây dựng với mục đích là cung cấp một cơ sở hạ tầng chung cho các ứng dụng thị giác máy tính, và cũng là để đẩy nhanh việc sử dụng nhận thức của máy trong các sản phẩm thương mại.

Do OpenCV hỗ trợ nhiều ngôn ngữ nên khi cài đặt các bạn lưu ý là hãy cài đặt đúng với ngôn ngữ (ở đây là Python) bằng lệnh: pip install opencv-python

Các bạn có thể tham khảo thêm về OpenCV tại đây: https://opencv.org/

Cuối cùng, chúng ta hãy kiểm tra lại các thư viện đã cài đặt cũng như version của chúng bằng lệnh pip list

II. Kết Luận

Okay, như vậy là mình đã hướng dẫn rất chi tiết cho các bạn cách cài đặt một số thư viện mà Python hỗ trợ và đó cũng là những thư viện thường dùng nhất trên Python.

Các thư viện này thường được sử dụng kết hợp với nhau để giúp cho quá trình phát triển chương trình cũng như ứng dụng Python đạt hiệu quả cao hơn. Hẹn gặp các bạn trong các bài viết theo !

CTV: Nguyễn Đức Cảnh – Blogchiasekienthuc.com
Edit by Kiên Nguyễn

Bài viết đạt: 5/5 sao - (Có 8 lượt đánh giá)

Note: Bài viết này hữu ích với bạn chứ? Đừng quên đánh giá bài viết, like và chia sẻ cho bạn bè và người thân của bạn nhé !