Cách vẽ kiểu dữ liệu đối tượng trong python

Question

Trước đó trong chương này, bạn đã học cách tạo các đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

5 và

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

6 bằng cách sử dụng hàm

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

7 từ pyplot (mà bạn đã nhập bằng bí danh

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

8)

Nội dung chính Show

Vẽ dữ liệu của bạn bằng Matplotlib
Quy ước đặt tên cho các đối tượng lô Matplotlib
Tạo các loại ô Matplotlib khác nhau. Âm mưu phân tán và thanh
Tùy chỉnh tiêu đề ô và nhãn trục
Tiêu đề và nhãn nhiều dòng
Điểm đánh dấu tùy chỉnh trong các ô theo dòng và phân tán
Tùy chỉnh màu ô
Đặt độ trong suốt của màu
Tùy chỉnh màu sắc cho ô thanh
Tùy chỉnh màu sắc cho các ô phân tán
Thêm dữ liệu vào số liệu nhiều ô
Thêm tiêu đề và nhãn trục vào hình nhiều ô
Lưu hình Matplotlib dưới dạng tệp hình ảnh
Bạn có thể vẽ một đối tượng trong Python không?
Kiểu dữ liệu đối tượng trong Python DataFrame là gì?
Làm cách nào để vẽ dữ liệu theo nhóm trong Python?
Là kiểu dữ liệu đối tượng giống như chuỗi?

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

9

Bây giờ bạn đã biết cách tạo các ô cơ bản bằng matplotlib, bạn có thể bắt đầu thêm dữ liệu vào các ô trong hình của mình

Bắt đầu bằng cách nhập mô-đun

[]

0 với bí danh

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

8 và tạo một vài danh sách để vẽ biểu đồ lượng mưa trung bình hàng tháng (inch) cho Boulder, Colorado do U cung cấp. S. Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA)

# Import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

________số 8_______

Vẽ dữ liệu của bạn bằng Matplotlib

Bạn có thể thêm dữ liệu vào biểu đồ của mình bằng cách gọi đối tượng

[]

2 mong muốn, là phần tử trục mà bạn đã xác định trước đó bằng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

9

Bạn có thể gọi phương thức

[]

4 của đối tượng

[]

2 và chỉ định các đối số cho trục x (trục ngang) và trục y (trục tung) của biểu đồ như sau

[]

6

Trong ví dụ này, bạn đang thêm dữ liệu từ các danh sách mà bạn đã xác định trước đó, với các tháng dọc theo trục x và boulder_monthly_precip dọc theo trục y

Mẹo dữ liệu. Lưu ý rằng dữ liệu được vẽ dọc theo trục x và y cũng có thể đến từ các mảng có nhiều mảng cũng như các hàng hoặc cột trong khung dữ liệu gấu trúc

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

[]

Cách vẽ kiểu dữ liệu đối tượng trong python

Bạn có thể sử dụng rìu. cốt truyện để thêm một biểu đồ đường vào hình của bạn

Lưu ý rằng đầu ra hiển thị loại đối tượng cũng như mã định danh duy nhất (hoặc vị trí bộ nhớ) cho hình

[]

7

Bạn có thể ẩn thông tin này khỏi đầu ra bằng cách thêm

[]

8 vào dòng cuối cùng bạn gọi trong mã cốt truyện của mình

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()

Bạn có thể thêm plt. show() làm dòng mã cuối cùng để ẩn đầu ra bổ sung được tạo về mã định danh duy nhất cho hình

Quy ước đặt tên cho các đối tượng lô Matplotlib

Lưu ý rằng đối tượng

[]

2 mà bạn đã tạo ở trên thực sự có thể được gọi là bất kỳ thứ gì bạn muốn;

Tuy nhiên, sẽ không tốt nếu sử dụng tên ngẫu nhiên cho các đối tượng, chẳng hạn như

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()

0

Quy ước trong cộng đồng Python là sử dụng

[]

2 để đặt tên cho đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

6, nhưng thật tốt khi biết rằng các đối tượng trong Python không nhất thiết phải được đặt tên cụ thể.

Bạn chỉ cần sử dụng cùng một tên để gọi đối tượng mà bạn muốn, mỗi lần bạn gọi nó

Ví dụ: nếu bạn đã đặt tên cho đối tượng

[]

2 là

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()

0 khi tạo đối tượng, thì bạn sẽ sử dụng cùng tên đó là

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()

0 để gọi đối tượng khi bạn muốn thêm dữ liệu vào đối tượng đó

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

Mặc dù quy ước sử dụng ax làm tên của đối tượng trục, nhưng bạn thực sự có thể gọi nó là bất cứ thứ gì bạn muốn, thậm chí một cái gì đó như bob

Tạo các loại ô Matplotlib khác nhau. Âm mưu phân tán và thanh

Bạn có thể nhận thấy rằng theo mặc định,

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()

7 tạo biểu đồ dưới dạng biểu đồ đường (có nghĩa là tất cả các giá trị được kết nối bằng một đường liên tục trên biểu đồ)

Bạn cũng có thể sử dụng đối tượng

[]

2 để tạo

biểu đồ phân tán (sử dụng
```
# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

plt.show()
```
9). các giá trị được hiển thị dưới dạng các điểm riêng lẻ không được kết nối với một đường liên tục

biểu đồ thanh (sử dụng

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

0). các giá trị được hiển thị dưới dạng các thanh có chiều cao cho biết giá trị tại một điểm cụ thể

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

Bạn có thể sử dụng rìu. phân tán để tạo một biểu đồ phân tán

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

Bạn có thể sử dụng rìu. bar để tạo biểu đồ thanh

Tùy chỉnh tiêu đề ô và nhãn trục

Bạn có thể tùy chỉnh và thêm nhiều thông tin hơn vào biểu đồ của mình bằng cách thêm tiêu đề biểu đồ và nhãn cho các trục bằng cách sử dụng các đối số

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

1,

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

2,

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

3 trong phương thức

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

4

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

# Set plot title and axes labels
ax.set(title = "Average Monthly Precipitation in Boulder, CO",
       xlabel = "Month",
       ylabel = "Precipitation (inches)")

plt.show()

Bạn có thể tùy chỉnh cốt truyện của mình bằng cách thêm tiêu đề và nhãn trục

Tiêu đề và nhãn nhiều dòng

Bạn cũng có thể tạo tiêu đề và nhãn trục có nhiều dòng văn bản bằng cách sử dụng ký tự dòng mới

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

5 giữa hai từ để xác định đầu dòng mới

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

0

Bạn có thể sử dụng ký hiệu dòng mới giữa các từ để tạo tiêu đề nhiều dòng và nhãn trục (e. g. Lượng mưa (inch))

Xoay nhãn

Bạn có thể sử dụng

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

6 để đặt thuộc tính trong biểu đồ của mình, chẳng hạn như tùy chỉnh nhãn bao gồm nhãn đánh dấu

Trong ví dụ bên dưới,

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

7 lấy các nhãn đánh dấu từ trục x, sau đó đối số

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

8 chỉ định một góc quay (e. g. 45), sao cho các nhãn đánh dấu dọc theo trục x được xoay 45 độ

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

1

Bạn có thể sử dụng plt. setp(rìu. get_xticklabels(), rotate 45) để xoay các dấu tick dọc theo trục x 45 độ

Điểm đánh dấu tùy chỉnh trong các ô theo dòng và phân tán

Bạn có thể thay đổi loại điểm đánh dấu trong biểu đồ dạng đường hoặc phân tán bằng cách sử dụng đối số

# Define plot space with ax named bob
fig, bob = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
bob.plot(months, 
         boulder_monthly_precip)

plt.show()

9 và đặt nó bằng ký hiệu mà bạn muốn sử dụng để xác định các điểm trong biểu đồ

Ví dụ:

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

0 sẽ hiển thị các điểm đánh dấu dưới dạng pixel hoặc hộp và “o” sẽ hiển thị các điểm đánh dấu dưới dạng hình tròn

Marker symbolMarker description.point,pixelocirclevtriangle_down^triangle_uptriangle_right

Truy cập tài liệu Matplotlib để biết danh sách các loại điểm đánh dấu

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

2

Bạn có thể tùy chỉnh biểu tượng trên biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ đường bằng cách sử dụng nhiều ký tự khác nhau, chẳng hạn như , biểu thị rằng bạn muốn có biểu tượng hình vuông tại mỗi điểm dữ liệu trong biểu đồ

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

3

Bạn có thể tùy chỉnh biểu tượng trên biểu đồ phân tán hoặc biểu đồ đường bằng nhiều ký tự khác nhau, chẳng hạn như chữ o cho biết bạn muốn có biểu tượng hình tròn tại mỗi điểm dữ liệu trong biểu đồ

Tùy chỉnh màu ô

Bạn có thể tùy chỉnh màu của ô của mình bằng cách sử dụng đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

1 và đặt nó bằng với màu mà bạn muốn sử dụng cho ô

Dưới đây là danh sách một số tùy chọn màu cơ bản có sẵn trong matplotlib

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

4

Đối với những màu cơ bản này, bạn có thể đặt đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

1 bằng tên đầy đủ (e. g.

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

3) hoặc đơn giản chỉ là chữ cái chính như trong bảng trên (e. g.

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

4)

Mẹo dữ liệu. Để biết thêm màu sắc, hãy truy cập vào màu sắc

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

5

Bạn có thể tùy chỉnh màu sắc trên một biểu đồ bằng cách sử dụng đối số được gọi là màu sắc và cung cấp từ khóa cho màu cơ bản, chẳng hạn như màu lục lam

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

6

Bạn có thể tùy chỉnh màu sắc trên một ô bằng cách sử dụng đối số được gọi là màu sắc và cung cấp từ khóa viết tắt cho màu cơ bản, chẳng hạn như k cho màu đen

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

7

Bạn có thể tùy chỉnh màu sắc trên một biểu đồ bằng cách sử dụng đối số được gọi là màu sắc và cung cấp từ khóa cho màu cơ bản, chẳng hạn như màu xanh đậm

Đặt độ trong suốt của màu

Bạn cũng có thể điều chỉnh độ trong suốt của màu bằng cách sử dụng đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

5, với các giá trị gần bằng 0. 0 cho thấy độ trong suốt cao hơn

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

8

Bạn có thể thêm và điều chỉnh giá trị alpha để thêm độ trong suốt cho dữ liệu biểu đồ của mình

Tùy chỉnh màu sắc cho ô thanh

Bạn có thể tùy chỉnh thêm biểu đồ thanh của mình bằng cách thay đổi màu đường viền cho mỗi thanh thành màu xanh lam bằng cách sử dụng đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

6 và chỉ định một màu từ các tùy chọn màu matplotlib đã thảo luận trước đó

# Monthly average precipitation
boulder_monthly_precip = [0.70, 0.75, 1.85, 2.93, 3.05, 2.02, 
                          1.93, 1.62, 1.84, 1.31, 1.39, 0.84]

# Month names for plotting
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "June", "July", 
          "Aug", "Sept", "Oct", "Nov", "Dec"]

9

Bạn có thể điều chỉnh màu nền của thanh và màu cạnh của biểu đồ thanh bằng cách sử dụng đối số color và edgecolor

Tùy chỉnh màu sắc cho các ô phân tán

Khi sử dụng các biểu đồ phân tán, bạn cũng có thể gán cho mỗi điểm một màu dựa trên giá trị dữ liệu của nó bằng cách sử dụng các đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

4 và

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

8

Đối số

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

4 cho phép bạn chỉ định chuỗi giá trị sẽ được ánh xạ màu (e. g.

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

0), trong khi

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create scatter plot
ax.scatter(months, 
           boulder_monthly_precip)

plt.show()

8 cho phép bạn chỉ định bản đồ màu sẽ sử dụng cho chuỗi

Ví dụ bên dưới sử dụng bản đồ màu

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

2, trong đó các giá trị thấp hơn được tô bằng các sắc thái từ vàng đến xanh lục, trong khi các giá trị cao hơn được tô bằng các sắc thái xanh đậm hơn

Mẹo dữ liệu. Để xem danh sách các tùy chọn bản đồ màu, hãy truy cập tài liệu matplotlib trên bản đồ màu

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

0

Bạn có thể điều chỉnh màu của các điểm trong biểu đồ phân tán bằng bản đồ màu (đối số cmap), cho phép bạn chỉ định dải màu sẽ được áp dụng cho các điểm dữ liệu tùy thuộc vào giá trị của chúng

Thêm dữ liệu vào số liệu nhiều ô

Hãy nhớ lại rằng cách tiếp cận hướng đối tượng của matplotlib giúp dễ dàng đưa nhiều hơn một biểu đồ vào một hình bằng cách tạo thêm các đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

6

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

4

Khi bạn đã xác định được đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

5 và hai đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

6, bạn có thể thêm dữ liệu vào từng đối tượng

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

6 và xác định cốt truyện với các đặc điểm riêng

Trong ví dụ bên dưới,

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

8 tạo biểu đồ thanh tùy chỉnh trong biểu đồ đầu tiên và

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Create bar plot
ax.bar(months, 
       boulder_monthly_precip)

plt.show()

9 tạo biểu đồ phân tán tùy chỉnh trong biểu đồ thứ hai

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

1

Mỗi đối tượng rìu (e. g. ax1, ax2) độc lập và có thể chứa các dữ liệu, màu vẽ khác nhau, v.v.

Thêm tiêu đề và nhãn trục vào hình nhiều ô

Bạn có thể tiếp tục thêm vào

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

0 và

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

1 chẳng hạn như thêm tiêu đề và nhãn trục cho từng ô riêng lẻ, giống như bạn đã làm trước đây khi hình chỉ có một ô

Bạn có thể sử dụng

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

2 để xác định các yếu tố này cho biểu đồ đầu tiên (biểu đồ thanh) và

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

3 để xác định chúng cho biểu đồ thứ hai (biểu đồ phân tán)

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

2

Mỗi đối tượng rìu (e. g. ax1, ax2) độc lập và có thể chứa các tiêu đề, nhãn trục khác nhau, v.v.

Bây giờ bạn có nhiều ô (mỗi ô có nhãn riêng), bạn cũng có thể thêm tiêu đề tổng thể (với cỡ chữ được chỉ định) cho toàn bộ hình bằng cách sử dụng

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

4

# Define plot space
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# Define x and y axes
ax.plot(months, 
        boulder_monthly_precip)

3

Bạn có thể xác định tiêu đề tổng thể cho hình của mình bằng cách sử dụng hình. phương thức suptitle()

Lưu hình Matplotlib dưới dạng tệp hình ảnh

Bạn có thể dễ dàng lưu một hình vào một tệp hình ảnh chẳng hạn như. png sử dụng

ax.set(title = "Plot title here",
       xlabel = "X axis label here", 
       ylabel = "Y axis label here")

5

sẽ lưu con số mới nhất được hiển thị

Nếu bạn không chỉ định đường dẫn cho tệp, tệp sẽ được tạo trong thư mục làm việc hiện tại của bạn

Xem lại tài liệu Matplotlib để xem danh sách các định dạng tệp bổ sung được sử dụng để lưu số liệu

Bạn có thể vẽ một đối tượng trong Python không?

Có thể thực hiện việc vẽ biểu đồ dữ liệu của đối tượng Sê-ri hoặc DataFrame bằng cách sử dụng matplotlib. các phương thức và hàm pyplot . Hãy nhớ rằng để linh hoạt, phương thức plot() chấp nhận một số lượng đáng kể các đối số chỉ có thể học được bằng cách thực hành các tình huống vẽ đồ thị khác nhau.

Kiểu dữ liệu đối tượng trong Python DataFrame là gì?

Một đối tượng là một chuỗi trong pandas nên nó thực hiện phép toán chuỗi thay vì toán học . Nếu chúng ta muốn xem tất cả các loại dữ liệu trong một khung dữ liệu, hãy sử dụng df. dtypes. df.

Làm cách nào để vẽ dữ liệu theo nhóm trong Python?

Đã liên kết .

Vẽ dữ liệu ở định dạng dài theo nhóm trong matplotlib

-1. Tạo biểu đồ riêng của từng chuỗi và lưu dưới dạng pdf bằng Python

Vẽ một cột Dataframe được nhóm theo một cột khác

Vẽ một số dòng được nhóm theo giá trị duy nhất

Làm cách nào để. Nhóm gấu trúc theo A, B và vẽ biểu đồ nhóm A trong một hình với mỗi dòng của nhóm B

Là kiểu dữ liệu đối tượng giống như chuỗi?

Khi một cột là loại Đối tượng, điều đó không nhất thiết có nghĩa là tất cả các giá trị sẽ là chuỗi . Trên thực tế, tất cả chúng có thể là số hoặc hỗn hợp của chuỗi, số nguyên và số float. Với sự khác biệt này, bạn không thể thực hiện bất kỳ thao tác chuỗi nào trên cột ngay lập tức.

programming python

Cách vẽ kiểu dữ liệu đối tượng trong python

Vẽ dữ liệu của bạn bằng Matplotlib

Quy ước đặt tên cho các đối tượng lô Matplotlib

Tạo các loại ô Matplotlib khác nhau. Âm mưu phân tán và thanh

Tùy chỉnh tiêu đề ô và nhãn trục

Tiêu đề và nhãn nhiều dòng

Xoay nhãn

Điểm đánh dấu tùy chỉnh trong các ô theo dòng và phân tán

Tùy chỉnh màu ô

Đặt độ trong suốt của màu

Tùy chỉnh màu sắc cho ô thanh

Tùy chỉnh màu sắc cho các ô phân tán

Thêm dữ liệu vào số liệu nhiều ô

Thêm tiêu đề và nhãn trục vào hình nhiều ô

Lưu hình Matplotlib dưới dạng tệp hình ảnh

Bạn có thể vẽ một đối tượng trong Python không?

Kiểu dữ liệu đối tượng trong Python DataFrame là gì?

Làm cách nào để vẽ dữ liệu theo nhóm trong Python?

Là kiểu dữ liệu đối tượng giống như chuỗi?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội