La première étape de Python Matplotlib

Matplotlib

• Bibliothèque de dessins graphiques
• Site officiel --Utiliser en combinaison de base Python + Numpy + matplotlib + SciPy + etc.

Installation

pip install matplotlib

Premier exemple

import matplotlib.pyplot as plt #malédiction

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares) #Par défaut, les points sont reliés par une ligne droite
plt.show() #Suivez les instructions ci-dessus pour dessiner et montrer

Affichage japonais

La valeur par défaut est que le japonais ne peut pas être utilisé, donc un petit réglage est nécessaire. En bref, remplacez le paramètre de police ** matplotlib ** par la police prenant en charge le japonais.

1. Téléchargez la police IPAex depuis https://ipafont.ipa.go.jp/node17#jp, "IPAex font Ver.004.01" est la dernière en date
2. Décompressez le fichier téléchargé et copiez le fichier ʻipaexg.ttf` à l'intérieur dans $ {chemin d'objet} \ venv \ Lib \ site-packages \ matplotlib \ mpl-data \ fonts \ ttf
3. $ {chemin d'objet} \ venv \ Lib \ site-packages \ matplotlib \ mpl-data s'ouvre ** matplotlibrc ** ci-dessous
4. Recherche par ** font.family **
5. Ajoutez font.family: IPAexGothic sous # font.family: sans-serif
6. Supprimez tout le contenu de la destination du cache ** matplotlib **

Vous pouvez trouver le chemin de la police et l'emplacement du cache avec le code ci-dessous

print(matplotlib.matplotlib_fname())   #Chemin de police
print(matplotlib.get_cachedir())       #Où enregistrer le cache

L'autre façon n'est pas de modifier le fichier de paramètres, mais vous devez ajouter le code suivant à chaque fois

plt.rcParams['font.sans-serif']=['IPAexGothic']

Ou

plt.rcParams["font.family"] = "IPAexGothic"

décoration

import matplotlib.pyplot as plt

squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares, linewidth = 5)  #Rendre la ligne un peu plus épaisse

plt.title("carré", fontsize = 24)
plt.xlabel("valeur", fontsize = 14)
plt.ylabel("Valeur au carré", fontsize = 14)

#Paramètres d'affichage de l'échelle des axes
plt.tick_params(axis = 'both', labelsize = 14)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#0 à 5 à 0.Les lignes semblent lisses en créant des points en 2 étapes
x = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(x, x * x)

plt.title("carré", fontsize = 24)
plt.xlabel("valeur", fontsize = 14)
plt.ylabel("Valeur au carré", fontsize = 14)

#Définissez la taille de la police de l'échelle sur une taille légèrement plus grande
plt.tick_params(labelsize = 30)

plt.show()

Si vous augmentez la taille de l'échelle, les étiquettes de l'axe X et de l'axe Y ressortiront et vous ne pourrez pas les voir. Si vous le mettez avant show () `, il s'affichera automatiquement.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0., 5., 0.2)
plt.plot(x, x * x)

plt.title("carré", fontsize = 24)
plt.xlabel("valeur", fontsize = 14)
plt.ylabel("Valeur au carré", fontsize = 14)

plt.tick_params(labelsize = 30)

plt.tight_layout()
plt.show()

Je veux afficher en points (diagramme dispersé)

Utilisez scatter ().

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)  #s spécifie la taille du point

plt.show()

Les données sont obtenues à partir d'un calcul automatique

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, s=4)

plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])  #Gamme d'axes
plt.show()

Personnalisation des couleurs

Vous pouvez spécifier la couleur avec le paramètre c

plt.scatter(x_values, y_values, c='red', s=40)

Il peut également être spécifié en RVB. Il est également possible de spécifier chaque élément de couleur RVB avec un tuple de 0,0 à 1,0.

plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), s=40)

Carte des couleurs

Une carte de couleurs représente la correspondance entre les valeurs et les couleurs utilisées lors du dessin. Lors de la visualisation des données, la sélection de cartes de couleurs peut mettre en valeur les règles de changement de données. Par exemple, une couleur claire représente une petite valeur et une couleur sombre accentue une grande valeur.

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues)

plt.show()

Pour plus de détails, reportez-vous au Site officiel. Exemples ⇒ Couleur

Enregistrer le graphique

Utilisez plt.savefig () au lieu de plt.show ()

plt.savefig(`squares_plot.png`, bbox_inches='tight')

Si vous spécifiez bbox_inches = 'tight', les blancs supplémentaires seront coupés. L'extension du fichier qui peut être enregistré est

eps, jpeg, jpg, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz, tif, tiff

Masquer l'axe

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)

Réglage de la taille

plt.figure(figsize=(10, 6))   #L'unité est en pouces

plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))   #La valeur par défaut est 80 dpi