Làm thế nào để bạn hình dung một mảng trong python?
Hình ảnh hóa dữ liệu cải thiện hiểu biết chung về dữ liệu và giúp ghi nhớ vì con người có xu hướng ghi nhớ hình ảnh nhiều hơn văn bản. Trực quan hóa dữ liệu là rất quan trọng vì chúng tôi có sẵn rất nhiều dữ liệu và chúng tôi cần một định dạng có cấu trúc tốt để hiểu dữ liệu đó. Hoạt động này là một phần trong thói quen hàng ngày của mọi nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê máy học. Họ phải trực quan hóa dữ liệu để hiểu dữ liệu tốt hơn và xây dựng các mô hình học máy tốt và hiệu quả Show
Thông thường, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng mảng và chúng ta rơi vào tình huống phải vẽ đồ thị. Bài viết này nói về cách chúng ta có thể vẽ dữ liệu như vậy bằng Python Trước khi tiến hành code, chúng ta phải hiểu một điều. Mảng có thể là 1, có nghĩa là chúng ta có thể có mảng bên trong mảng ( 2) hoặc mảng bên trong mảng có mảng bên trong chúng (mảng 3D), v.v. Và khi số lượng kích thước tăng lên, độ phức tạp của việc vẽ các mảng tăng lên. Trong những trường hợp như vậy, các mảng phải được chuyển đổi sang định dạng khác phù hợp để vẽ hoặc vẽ một số loại biểu đồ khác giúp hiển thị tốt hơn. Bài viết này sẽ nói về vẽ đồ thị mảng 1D và 2DChúng tôi sẽ sử dụng 3, một thư viện toàn diện dựa trên python cho mục đích trực quan hóa và 4 để vẽ mảngĐể vẽ mảng 1 chiều, tham khảo đoạn mã sau
Biến 5 giữ mảng 7. Chúng tôi lặp lại từng mảng của mảng 7, vẽ nó bằng một số màu ngẫu nhiên và một nhãn duy nhất. Sau khi vẽ xong, chúng tôi định vị lại hộp chú thích và hiển thị cốt truyện Trong hướng dẫn Python Matplotlib này, chúng ta sẽ thảo luận về Matplotlib vẽ mảng numpy trong matplotlib. Ở đây chúng tôi sẽ đề cập đến các ví dụ khác nhau liên quan đến mảng numpy cốt truyện bằng cách sử dụng matplotlib. Và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các chủ đề sau
Mục lục Matplotlib vẽ mảng numpyTrong Python, matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị. Chúng ta cũng có thể sử dụng nó cùng với thư viện NumPy của Python. NumPy là viết tắt của Numerical Python và nó được sử dụng để làm việc với mảng Sau đây là các bước được sử dụng để vẽ mảng numpy
Hãy xem một ví dụ
Giải trình
đầu ra Cũng kiểm tra. Matplotlib set_xticks Matplotlib vẽ mảng numpy dưới dạng dòngChúng ta sẽ học cách tạo biểu đồ đường bằng hàm numpy. Đối với điều này, chúng tôi sử dụng np. hàm arange() trả về các giá trị cách đều nhau từ khoảng Hãy xem một ví dụ
Đọc. Matplotlib set_xticklabels Mảng numpy biểu đồ phân tán MatplotlibChúng ta sẽ học cách tạo biểu đồ phân tán bằng hàm numpy Hãy xem một ví dụ
Đọc. Matplotlib fill_between Matplotlib vẽ nhiều dòng từ mảng numpyChúng ta sẽ học cách vẽ nhiều dòng từ một mảng có nhiều mảng Ví dụ
đầu ra
Đọc. Matplotlib set_yticklabels Python vẽ mảng numpy dưới dạng bản đồ nhiệtBản đồ nhiệt là một kỹ thuật đồ họa trực quan hóa dữ liệu, trong đó chúng tôi biểu thị dữ liệu bằng cách sử dụng màu sắc để trực quan hóa giá trị của ma trận. Heatmap còn được gọi là ma trận bóng Có nhiều cách khác nhau để vẽ Sơ đồ nhiệt dưới dạng một mảng có nhiều mảng
Sử dụng hàm matplotlib imshow()Hàm imshow() của matplotlib dùng để hiển thị dữ liệu dưới dạng ảnh Sau đây là cú pháp
Ví dụ ________số 8
Sử dụng hàm matplotlib pcolormesh()Hàm pcolormesh() được sử dụng để tạo biểu đồ giả màu với lưới hình chữ nhật không đều Sau đây là cú pháp
Ví dụ 0Sử dụng hàm seaborn heatmap()Hàm heatmap() được sử dụng để vẽ dữ liệu hình chữ nhật dưới dạng ma trận màu Sau đây là cú pháp 1Ví dụ 2
Đọc. Matplotlib chặt chẽ_layout Matplotlib vẽ mảng numpy như hình ảnhChúng ta sẽ học cách vẽ mảng numpy dưới dạng hình ảnh. Chúng tôi sử dụng matplotlib. pyplot. hàm imshow() để chuyển đổi một mảng có nhiều mảng thành một hình ảnh Hãy xem một ví dụ 0
Đọc. Python Matplotlib tick_params Matplotlib lưu cốt truyện vào mảng numpyChúng ta sẽ học cách vẽ các mảng có nhiều mảng. Để lưu một biểu đồ, hãy sử dụng hàm savefig() của mô-đun pyplot matplotlib Hãy xem một ví dụ 1
Đọc. Nhãn trục x Matplotlib Biểu đồ Matplotlib mảng numpy 2dChúng ta sẽ học cách vẽ mảng 2d numpy bằng cách sử dụng phương thức plot() của mô-đun pyplot của matplotlib Ví dụ 2
Đọc. Biểu đồ nhiều thanh Matplotlib Biểu đồ Matplotlib mảng numpy 3dChúng ta sẽ học cách vẽ mảng 3d có nhiều mảng bằng cách sử dụng phương thức phân tán của mô-đun trục của matplotlib. Chúng tôi cũng sử dụng phép chiếu 3d để tạo cốt truyện 3d Ví dụ 3Sau đây là các bước để tạo biểu đồ 3D từ mảng 3D numpy
Đọc. Truyền thuyết cốt truyện phân tán Matplotlib Matplotlib âm mưu ma trận numpyChúng ta sẽ học cách vẽ một ma trận numpy. Ma trận Numpy hoàn toàn là 2 chiều. Để hiển thị một mảng dưới dạng ma trận, chúng ta sử dụng phương thức matshow() của mô-đun pyplot của matplotlib Ví dụ 1 4
Ví dụ #2 5
Đọc. Phân tán 3D Matplotlib Matplotlib vẽ các cột mảng có nhiều mảngChúng ta sẽ học cách tìm nạp các cột từ mảng có nhiều mảng và vẽ đồ thị bằng cách sử dụng phương thức plot() của mô-đun pyplot của matplotlib Ví dụ 1 6
Ví dụ #2 7
Bạn cũng có thể muốn đọc các hướng dẫn sau trên Matplotlib
Vì vậy, trong hướng dẫn Python này, chúng ta đã thảo luận về "Mảng có nhiều ô ở biểu đồ Matplotlib" và chúng ta cũng đã đề cập đến một số ví dụ liên quan đến mảng này. Đây là những chủ đề sau mà chúng ta đã thảo luận trong hướng dẫn này
Bijay Kumar Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều thư viện khác nhau trên Tkinter, Pandas, NumPy, Turtle, Django, Matplotlib, Tensorflow, Scipy, Scikit-Learn, v.v… Tôi có kinh nghiệm làm việc với nhiều khách hàng khác nhau . Kiểm tra hồ sơ của tôi |