Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python 2022

Mẹo về Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python 2022

You đang tìm kiếm từ khóa Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python được Cập Nhật vào lúc : 2022-09-08 02:35:26 . Với phương châm chia sẻ Thủ Thuật Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết 2022. Nếu sau khi đọc nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comment ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha.

Matplotlib

Để thực thi những suy luận thống kê thiết yếu, nên phải trực quan hóa tài liệu của bạn và Matplotlib là một trong những giải pháp như vậy cho những người dân tiêu dùng Python. Nó là một thư viện vẽ đồ thị rất mạnh mẽ và tự tin hữu ích cho những người dân thao tác với Python và NumPy. Module được sử dụng nhiều nhất của Matplotib là Pyplot phục vụ giao diện như MATLAB nhưng thay vào đó, nó sử dụng Python và nó là nguồn mở.

Nội dung chính

Khái niệm chungBắt đầu với PyplotTạo một biểu đồ đơn giảnNhiều biểu đồ trong một figureTạo nhiều chủng loại biểu đồ rất khác nhau với PyplotKết luận:Tài liệu tìm hiểu thêm

Nội dung chính

Khái niệm chungBắt đầu với PyplotTạo một biểu đồ đơn giảnNhiều biểu đồ trong một figureTạo nhiều chủng loại biểu đồ rất khác nhau với PyplotKết luận:Tài liệu tìm hiểu thêm

Để setup Matplotlib nếu bạn có Anaconda chỉ việc gõ conda install matplotlib hoặc sử dụng tools pip pip install matplotlib

Khái niệm chung

Một Matplotlib figure hoàn toàn có thể được phân loại thành nhiều phần như dưới đây:

Figure: Như một chiếc hiên chạy cửa số chứa toàn bộ những gì bạn sẽ vẽ trên đó.Axes: Thành
phần chính của một figure là những axes (những khung nhỏ hơn để vẽ hình lên đó). Một figure hoàn toàn có thể chứa một hoặc nhiều axes. Nói cách khác, figure chỉ là khung chứa, chính những axes mới thật sự là nơi những hình vẽ được vẽ lên.Axis: Chúng là loại số in như những đối tượng người dùng và đảm nhiệm việc tạo những số lượng giới hạn biểu đồ.Artist: Mọi thứ mà bạn hoàn toàn có thể nhìn thấy trên figure là một artist như Text objects, Line2D objects, collection objects. Hầu hết những
Artists được gắn với Axes.

Bắt đầu với Pyplot

Pyplot là một module của Matplotlib phục vụ những hàm đơn thuần và giản dị để thêm những thành phần plot như lines, images, text, v.v. vào những axes trong figure.

Tạo một biểu đồ đơn thuần và giản dị

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Ở đây toàn bộ chúng ta import Matplotlib’s Pyplot module và thư viện Numpy vì hầu hết những tài liệu mà ta sẽ thao tác sẽ chỉ ở dạng mảng.

Chúng ta chuyển hai mảng làm đối số nguồn vào cho phương thức plot() và sử dụng phương thức show() để gọi biểu đồ được yêu cầu. Ở đây lưu ý rằng mảng thứ nhất xuất hiện trên trục x và mảng thứ hai xuất hiện trên trục y của biểu đồ. Bây giờ, biểu đồ
thứ nhất của toàn bộ chúng ta đã sẵn sàng, toàn bộ chúng ta hãy thêm tiêu đề và đặt tên trục x và trục y bằng phương pháp sử dụng những phương thức title(), xlabel() và ylabel().

Chúng ta cũng hoàn toàn có thể chỉ định kích thước của hình bằng phương pháp sử dụng phương thức figure() và truyền những giá trị dưới dạng một tuple về độ dài của những hàng và cột cho đối
số figsize

Với mỗi đối số X và Y, bạn cũng hoàn toàn có thể chuyển một đối số thứ ba tùy chọn dưới dạng một chuỗi cho biết thêm thêm sắc tố và loại đường của biểu đồ. Định dạng mặc định là b- nghĩa là một đường màu xanh lam đặc. Trong hình dưới đây, mình sử dụng go nghĩa là vòng tròn màu xanh lá cây.
Tương tự như vậy, toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể thực thi nhiều phối hợp như vậy để định dạng biểu đồ của tớ.

Chúng ta cũng hoàn toàn có thể vẽ nhiều bộ tài liệu bằng phương pháp chuyển vào nhiều bộ đối số của trục X và Y trong phương thức plot() như phía dưới.

Nhiều biểu đồ trong một figure

Chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng phương thức subplot() để thêm nhiều plots trong một hình. Trong hình ảnh phía dưới, tôi đã sử dụng phương pháp này để phân tách hai biểu đồ mà đã vẽ trên cùng một trục trong ví dụ trước. Phương thức subplot() có ba đối số: nrows, ncols và
index. Chúng chỉ ra số lượng hàng, số cột và số index của sub-plot. Ví dụ, mình yêu thích tạo hai sub-plot trong một hình sao cho nó nằm trên một hàng và trên hai cột và do đó ta chuyển những đối số (1,2,1) và (1,2,2) trong phương thức subplot(). Lưu ý rằng ta đã sử dụng riêng phương thức title() cho toàn bộ những subplots. Ta sử dụng phương thức suptitle() để tạo một tiêu đề triệu tập cho hình.

Nếu ta muốn những sub-plots thành hai hàng và một cột, toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể truyền những đối số (2,1,1) và (2,1,2)

Cách tạo ra subplots trên đây trở nên hơi tẻ nhạt khi chúng
ta muốn có nhiều subplots trong hình. Một cách thuận tiện hơn là sử dụng phương thức subpltots(). Lưu ý sự khác lạ của những giá trị trong cả hai phương thức. Phương thức này lấy hai đối số nrows và ncols làm số lượng hàng và số cột tương ứng. Phương thức này tạo ra hai đối tượng người dùng: figure và axes mà toàn bộ chúng ta tàng trữ trong những biến fig và ax hoàn toàn có thể được sử dụng để thay đổi những thuộc tính mức figure và axes tương ứng. Lưu ý rằng những tên biến này được chọn tùy ý.

Tạo nhiều chủng loại biểu đồ rất khác nhau với Pyplot

1. Biểu đồ thanh

Biểu đồ thanh là một trong những loại biểu đồ phổ cập nhất và được sử dụng để hiển thị tài liệu được link với những biến phân loại. Pyplot phục vụ một phương thức bar() để tạo những biểu đồ thanh có những
đối số: biến phân loại, giá trị và sắc tố của chúng (nếu bạn muốn chỉ định bất kỳ)

Để tạo biểu đồ thanh ngang sử dụng phương thức barh() Ngoài ra, toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể truyền đối số (với giá trị của nó) xerr or yerr (trong trường hợp biểu đồ thanh dọc ở trên) để mô tả phương sai trong tài liệu của toàn bộ chúng ta như sau:

Để tạo những biểu đồ thanh xếp chồng theo chiều ngang, ta sử dụng phương thức bar() hai lần và chuyển những đối số trong số đó ta đề cập đến index và width của biểu đồ thanh để xếp chúng theo chiều ngang. Ngoài ra, để ý quan tâm việc sử dụng hai phương thức legend() được sử dụng để hiển thị chú giải của biểu đồ và xticks() để gắn nhãn
trục x nhờ vào vị trí của những thanh.

Tương tự, để xếp theo chiều dọc những biểu đồ thanh với nhau, toàn bộ chúng ta hoàn toàn có thể sử dụng đối số bottom và đề cập đến biểu đồ thanh mà toàn bộ chúng ta muốn xếp chồng phía dưới làm giá trị của nó.

2. Biểu đồ tròn

Một loại biểu đồ cơ bản nữa là biểu đồ Pie hoàn toàn có thể được tạo bằng phương thức pie() Chúng ta cũng hoàn toàn có thể chuyển những đối số để tùy chỉnh biểu đồ Pie của tớ để hiển thị shadow, explode một phần của nó, nghiêng nó theo một góc như sau:

3. Histogram Histogram là một loại biểu đồ rất phổ cập khi toàn bộ chúng ta xem xét tài liệu như độ cao và khối lượng, giá Cp, thời hạn chờ đón của một người tiêu dùng, v.v … liên tục trong tự nhiên. Histogram’s data được vẽ trong một phạm vi so với tần số của nó. Histograms là những biểu đồ xuất hiện rất phổ cập trong xác suất
và thống kê và tạo cơ sở cho những distributions rất khác nhau như normal -distribution, t-distribution, v.v. Trong ví dụ sau, toàn bộ chúng ta tạo tài liệu liên tục ngẫu nhiên gồm 1000 entries và vẽ biểu đồ theo tần số của nó với tài liệu phân thành 10 tầng bằng nhau. Mình đã sử dụng phương thức random.randn() của NumPy’s để tạo tài liệu với những thuộc tính của standard normal distribution, nghĩa là = 0 và độ lệch chuẩn = 1 và do đó biểu đồ trông in như một đường cong normal distribution.

4. Sơ đồ phân tán và 3 chiều

Các biểu đồ phân tán là những biểu đồ được sử dụng rộng tự do, nhất là chúng có ích trong việc tưởng tượng một yếu tố về hồi quy. Trong ví dụ sau, phục vụ tài liệu được tạo tùy ý về độ cao và khối lượng và vẽ chúng với nhau. Mình đã sử dụng những phương thức xlim() và ylim() để tại vị giới
hạn của trục X và trục Y tương ứng.

Sự phân tán ở trên cũng hoàn toàn có thể được tưởng tượng trong ba chiều. Để sử dụng hiệu suất cao này, trước tiên ta cần import module mplot3d như sau:

from mpl_toolkits import mplot3d

Khi module được nhập, một trục ba chiều được tạo bằng phương pháp chuyển từ khóa projection=’3d’ sang phương thức axes()của module Pyplot.
Khi đối tượng người dùng được tạo, toàn bộ chúng ta chuyển độ cao và trọng số của đối số cho phương thức scatter3D().

Chúng ta cũng hoàn toàn có thể tạo những biểu đồ 3 chiều của nhiều chủng loại khác ví như biểu đồ đường, mặt phẳng, khung lưới, đường viền, v.v. Ví dụ trên ở dạng biểu đồ đường đơn thuần và giản dị như sau: Ở đây thay vì scatter3D() toàn bộ chúng ta sử dụng phương thức
plot3D()

Kết luận:

Hy vọng nội dung bài viết này hữu ích cho bạn. Trước khi mình kết thúc nội dung bài viết ở đấy là list toàn bộ những phương thức mà chúng đã xuất hiên.

plot(x-axis values, y-axis values) —đồ thị đường đơn thuần và giản dị với những giá trị trục x so với giá trị trục y.show() –
hiển thị biểu đồtitle(“string”) – đặt tiêu đềxlabel(“string”) – đặt nhãn cho trục xylabel(“string”) – đặt nhãn cho trục yfigure() – dùng để control những thuộc tính của mức hìnhsubplot(nrows, ncols, index) – thêm một subplot vào figure hiện tạisuptitle(“string”) – thêm một tiêu đề chung vào hìnhsubplots(nrows, ncols, figsize) – một cách thuận tiện để tạo những subplots. Nó trả về một tuple của figure và số lượng axesset_title(“string”)
– dùng để tại vị tiêu đề cho những ô conbar(categorical variables, values, color) – được sử dụng để tạo đồ thị thanh dọcbarh(categorical variables, values, color) – dùng để tạo biểu đồ thanh nganglegend(loc) – dùng để tạo chú thích của đồ thịxticks(index, categorical variables) – get hoặc set vị trí ghi lại hiện tại và nhãn của trục xpie(value, categorical variables) – dùng để tạo biểu đồ hình trònhist(values, number of bins) – được sử dụng để
tạo histogramxlim(start value, end value) – được sử dụng để tại vị số lượng giới hạn giá trị của trục xylim(start value, end value) – được sử dụng để tại vị số lượng giới hạn giá trị của trục yscatter(x-axis values, y-axis values) – vẽ sơ đồ phân tán với những giá trị trục x so với giá trị trục yaxes() – thêm một axes vào hình hiện tạiset_xlabel(“string”) – được sử dụng đễ set nhãn x cho plot được chỉ địnhset_ylabel(“string”) – được sử dụng đễ set nhãn y cho plot được
chỉ địnhscatter3D(x-axis values, y-axis values) – vẽ sơ đồ phân tán ba chiều với những giá trị trục x so với giá trị trục yplot3D(x-axis values, y-axis values) – vẽ đồ thị đường ba chiều với những giá trị trục x so với giá trị trục y

Tài liệu tìm hiểu thêm

Bài viết được dịch từ nguồn: Matplotlib Tutorial

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python

Reply
1
0
Chia sẻ

Review Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python ?

Bạn vừa Read Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python tiên tiến và phát triển nhất

Chia Sẻ Link Tải Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python miễn phí

Pro đang tìm một số trong những Chia Sẻ Link Down Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python Free.

Thảo Luận vướng mắc về Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python

Nếu Ban sau khi đọc nội dung bài viết Hướng dẫn dùng matplotlib widgets python , bạn vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Admin lý giải và hướng dẫn lại nha
#Hướng #dẫn #dùng #matplotlib #widgets #python