Hướng dẫn plt plot in python - plt âm mưu trong python
|
Trong hướng dẫn trước của chúng tôi, Làm sạch dữ liệu Python . Hôm nay, chúng ta sẽ chơi với Hướng dẫn Python Matplotlib và Cốt truyện Python. Hơn nữa, chúng ta sẽ thảo luận về Pyplot, Chuỗi từ khóa và Các biến số phân loại của Python Plotting. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đề cập đến các thuộc tính Line và một số ví dụ về Python Matplotlib. Nội dung chính Các bài viết liên quan: Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn Python Matplotlib. 
Python Matplotlib là gì?Các bài viết liên quan: Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn Python Matplotlib.
Biểu đồ cột
Hướng dẫn Python Matplotlib – Điều kiện tiên quyếtThuộc tính Axes Python MatplotlibCác kiểu đường kẻ Đối với hướng dẫn Python Matplotlib của chúng tôi, chúng tôi sẽ cần hai thư viện Python .Chúng ta đã thảo luận về vấn đề này trong phần 2. Để cài đặt nó, bạn có thể sử dụng lệnh sau Pandas Hướng dẫn Python Matplotlib – PyplotĐịnh dạng Python plot plot()Từ khóa Python Matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # khai báo thư viện plt.plot([2,3,4,5]) # tạo điểm trên bản đồ plt.xlabel('Actual birth weight') # label x plt.ylabel('Estimated birth weight') # label yCác biến phân loại cho Python Plotting Một số thuộc tính dòng của Matplotlib plt.plot([2,3,4,5],[3,8,10,12]) plt.show() ChAntialiased Định dạng Python plotTừ khóa Python Matplotlib plt.plot([2,3,4,5],[3,8,10,12],'gs') # khai báo đồ thị plt.axis([0,7,0,21]) # khai báo trục x plt.show() # vẽ ra đồ thị Các biến phân loại cho Python Plotting import numpy as np # khai báo thư viện t=np.arange(0,5,0.2) plt.plot(t,t,'r--',t,t**3,'b^',t,t**2,'gs') # vẽ đồ thị plt.show() # vẽ ra đồ thị Từ khóa Python MatplotlibCác biến phân loại cho Python Plotting data={'a':np.arange(50),
'c':np.random.randint(0,50,50),
'd':np.random.randn(50)}
data['b']=data['a']+10*np.random.randn(50)
data['d']=np.abs(data['d'])*100
plt.scatter('a','b',c='c',s='d',data=data)
plt.show()Các biến phân loại cho Python PlottingMột số thuộc tính dòng của Matplotlib names=["Dingos","Wild Cats","Tigers"] values=[1,11,111] plt.figure(1,figsize=(9,3)) plt.subplot(131) plt.bar(names,values) plt.subplot(132) plt.scatter(names,values) plt.subplot(133) plt.plot(names,values)
plt.suptitle('Varsity')
plt.show()Một số thuộc tính dòng của MatplotlibChAntialiased Color hoặc cplt.xlabel('Actual birth weight') # label x 0Linestyle hoặc lsMarkeredgecolor plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 1ChAntialiasedColor hoặc c plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 2Color hoặc cLinestyle hoặc ls plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 3Markeredgecolorplt.xlabel('Actual birth weight') # label x 4Linestyle hoặc lsMarkeredgecolor plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 5plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 6MarkeredgewidthMarkerfacecolor và Markersize plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 7MarkeredgecolorMarkeredgewidth plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 8MarkeredgewidthMarkerfacecolor và Markersize plt.xlabel('Actual birth weight') # label x 9Markerfacecolor và MarkersizeĐiều này sẽ cho phép bạn chọn màu để điền vào điểm đánh dấu của bạn và kích thước để giữ nó. plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y0MarkeveryTham số này cho phép chúng tôi quyết định tham số nào chúng tôi muốn đặt điểm đánh dấu. plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y1ZorderĐiều này cho phép chúng tôi quyết định ô nào sẽ hiển thị ở phía trước và ô nào sẽ hiển thị ở phía sau. plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y2Trong biểu đồ này, trong khu vực được bao quanh bởi các điểm (1,2) và (2,4), cả hai ô đều bao gồm các điểm giống nhau, nhưng ô màu cam nằm ở phía trước. Điều này là do chúng tôi cung cấp cho nó một zorder cao hơn. Điều này giống như z-index trong CSS. Hiển thị Grid trong PythonBạn có thể sử dụng phương thức grid () để chuyển đổi một lưới trong biểu đồ của mình. plt.ylabel('Estimated birth weight') # label y3Vì vậy, đây là tất cả về Hướng dẫn Python Matplotlib. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi. Kết luậnDo đó, chúng tôi đã nghiên cứu, Matplotlib, là Thư viện Python được sử dụng cho Python Plot và hơn thế nữa. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ thông tin nào liên quan, hãy chia sẻ với chúng tôi. |
