Un chercheur d'une société pharmaceutique a résumé Matplotlib

introduction

Ici, nous allons expliquer Matplotlib pour les débutants de Python. Il est censé utiliser la série Python3.

Charger la bibliothèque

Comme toute autre bibliothèque, chargez-la avec ʻimport. % matplotlib inlline` est une description pour dessiner un graphique sur un bloc-notes dans Jupyter Notebook.

matplotlib_1.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

Graphique linéaire

Le graphique de ligne de pliage peut être tracé comme suit.

matplotlib_2.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y = [3, 1, 2]
plt.title('Line-chart') #Titre du graphique
plt.xlabel('X-axis') #étiquette de l'axe des x
plt.ylabel('Y-axis') #étiquette de l'axe y

plt.plot(x, y) #Créer un graphique
plt.savefig('matplotlib_2.png') #Enregistrer le graphique en tant que fichier image

matplotlib_2.png

Pour dessiner plusieurs graphiques linéaires, écrivez comme suit.

matplotlib_3.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


plt.plot([1, 2, 3])
plt.plot([3, 1, 2])
plt.title('Line-chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend(['Line-1', 'Line-2']) #Guide d'utilisation

plt.show() #Afficher le graphique
plt.savefig('matplotlib_3.png')

matplotlib_3.png

Vous pouvez également réécrire le code ci-dessus comme suit:

matplotlib_4.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3])
ax.plot([3, 1, 2])
ax.set_title('Line-chart')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.legend(['Line-1', 'Line-2'])

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_4.png')

matplotlib_4.png

Vous pouvez également organiser plusieurs graphiques verticalement.

matplotlib_5.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(2) #Alignez-vous sur deux lignes
plt.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) #Espace entre les graphiques

ax[0].plot([1, 2, 3])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[0].set_xlabel('X-axis')
ax[0].set_ylabel('Y-axis')
ax[1].plot([3, 1, 2])
ax[1].set_title('Line-chart-2')
ax[1].set_xlabel('X-axis')
ax[1].set_ylabel('Y-axis')

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_5.png')

matplotlib_5.png

De même, vous pouvez les organiser côte à côte.

matplotlib_6.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(1, 2) #Disposer en 1 ligne et 2 colonnes
plt.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1)

ax[0].plot([1, 2, 3])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[0].set_xlabel('X-axis')
ax[0].set_ylabel('Y-axis')
ax[1].plot([3, 1, 2])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[1].set_xlabel('X-axis')
ax[1].set_ylabel('Y-axis')

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_6.png')

matplotlib_6.png

graphique à barres

Le graphique à barres peut être dessiné comme suit.

matplotlib_7.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y = [3, 1, 2]

plt.bar(x, y, tick_label=['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3']) #Créer un graphique à barres en spécifiant les données et le nom de l'étiquette

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_7.png')

matplotlib_7.png

Lorsque vous disposez plusieurs graphiques à barres côte à côte, écrivez comme suit.

matplotlib_8.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


y1 = [3, 1, 2]
y2 = [2, 3, 1]
x = np.arange(len(y1))

bar_width = 0.3 #Spécifiez la largeur du graphique à barres

plt.bar(x, y1, width=bar_width, align='center')
plt.bar(x+bar_width, y2, width=bar_width, align='center')
plt.xticks(x+bar_width/2, ['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3'])

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_8.png')

matplotlib_8.png

Lors de l'empilement vertical, écrivez comme suit.

matplotlib_9.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y1 = [3, 1, 2]
y2 = [2, 3, 1]

plt.bar(x, y1, tick_label=['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3'])
plt.bar(x, y2, bottom=y1) #Mettez y2 au-dessus de y1

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_9.png')

matplotlib_9.png

histogramme

Lorsque vous dessinez un histogramme, écrivez comme suit.

matplotlib_10.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


num_random = np.random.randn(100)
plt.hist(num_random, bins=10) #Créer un histogramme

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_10.png')

matplotlib_10.png

Nuage de points

Le dessin du diagramme de dispersion est le suivant.

matplotlib_11.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.random.choice(np.arange(100), 100)
y = np.random.choice(np.arange(100), 100)

plt.scatter(x, y) #Créer un diagramme de dispersion

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_11.png')

matplotlib_11.png

diagramme circulaire

Le graphique circulaire peut être dessiné comme suit.

matplotlib_12.py


%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


percent_data = [45, 25, 15, 10, 5]

plt.pie(percent_data, labels=['data-1', 'data-2', 'data-3', 'data-4', 'data-5']) #Créer un graphique circulaire (ovale)
plt.axis('equal') #Faites-le circulaire

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_12.png')

matplotlib_12.png

Résumé

Ici, j'ai expliqué comment dessiner un graphique linéaire, un graphique à barres, un histogramme, un diagramme de dispersion et un graphique circulaire à l'aide de Matplotlib. Nous voulons pouvoir sélectionner la méthode de visualisation des données appropriée en fonction de l'objectif.

Documents de référence / liens

Quel est le langage de programmation Python? Peut-il être utilisé pour l'IA et l'apprentissage automatique?

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