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]# Define plot space
fig, ax = plt.subplots[figsize=[10, 6]]
# Define x and y axes
ax.plot[months,
boulder_monthly_precip]
9Bây 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]
9Bạn 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[]
6Trong 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]
[]
Lưu ý rằng đầu ra hiển thị loại đối tượng cũng như mã định danh duy nhất [hoặc vị trí bộ nhớ] cho hình
[]
7Bạn 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[]
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[]
0Quy 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[]
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
9]. các giá trị được hiển thị dưới dạng các điểm riêng lẻ không được kết nối với một đường liên tục# Define plot space fig, ax = plt.subplots[figsize=[10, 6]] # Define x and y axes ax.plot[months, boulder_monthly_precip] plt.show[]
- biểu đồ thanh [sử dụng
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 with ax named bob fig, bob = plt.subplots[figsize=[10, 6]] # Define x and y axes bob.plot[months, boulder_monthly_precip] plt.show[]
# Define plot space
fig, ax = plt.subplots[figsize=[10, 6]]
# Create scatter plot
ax.scatter[months,
boulder_monthly_precip]
plt.show[]
# Define plot space
fig, ax = plt.subplots[figsize=[10, 6]]
# Create bar plot
ax.bar[months,
boulder_monthly_precip]
plt.show[]
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[]
4ax.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[]
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"]
0Xoay 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 dấuTrong 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"]
1Điểm 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 đồVí 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 trònMarker symbolMarker description.point,pixelocirclevtriangle_down^triangle_uptriangle_rightTruy 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# 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"]
3Tùy 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 ôDưới 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"]
4Đối 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# 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# 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"]
7Đặt 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"]
8Tùy 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"]
9Tùy 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[]
8Đối 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 chuỗiVí 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 hơnMẹo 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]
0Thêm 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[]
4Khi 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 riêngTrong 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]
1Thêm 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 ôBạn 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]
2Bây 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]
3Lưu 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"]
5sẽ 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