programming python

Làm cách nào để vẽ một mảng d trong Python?

Chúng ta thường muốn trực quan hóa dữ liệu hoặc kết quả. Có rất nhiều cách để tạo biểu đồ, sơ đồ hoặc hình ảnh, tùy thuộc vào loại dữ liệu và ngữ cảnh. Chúng tôi bắt đầu ở đây bằng cách xem xét đồ thị cơ bản của hai biến, i. e. , đồ thị "x-y" cổ điển

Chúng ta sẽ gặp mô-đun Matplotlib của Python, mô-đun này sẽ rất cần thiết cho công việc này. Ngoài ra, chúng tôi cũng sẽ sử dụng mô-đun NumPy khá nhiều, vì chúng tôi sẽ làm việc với các mảng

import matplotlib.pyplot as plt     # for plotting
import numpy as np                  # for working with arrays

13. 1. Cốt truyện cơ bản¶

Giả sử chúng ta quan tâm đến việc vẽ biểu đồ mối quan hệ giữa hai biến chẳng hạn như

trong một khoảng thời gian nhất định

Về mặt toán học, có một mối quan hệ liên tục giữa . Làm cách nào để chúng tôi sử dụng máy tính để hiển thị nội dung này?

Chà, Python sẽ không thể tạo biểu đồ

và

từ công thức toán học trừu tượng/tổng quát ở trên. Chúng ta sẽ cần tạo các giá trị cụ thể để ước tính đường cong và sau đó vẽ các giá trị này. Về cơ bản, chúng ta phải quay lại những điều cơ bản, về những ngày đầu đi học khi chúng ta học cách vẽ đồ thị bằng tay. Để tính gần đúng một đường cong liên tục, chúng ta. tạo một cột gồm các giá trị và sau đó là một cột tương ứng gồm các giá trị được tính toán; . Dưới đây là loại hình ảnh sẽ dẫn đến, và trên thực tế, đây chính xác là cách chúng tôi sẽ khai thác những đổi mới công nghệ tuyệt vời của máy tính.

pair; and then connected the dots in order using a straight line segment. Below is the kind of image that would result, and in fact this is exactly how we will harness the amazing technological innovations of computers:

Hồi tưởng lại những ngày đầu vẽ sơ đồ đơn giản. xây dựng hai cột số, với mỗi hàng thứ i cung cấp một cặp

được đặt trên biểu đồ bên phải. Các cặp có thể được kết nối bằng các đường thẳng để tạo sự liên tục [đôi khi là khối ô vuông].

Trong phần trước, chúng ta đã nghiên cứu về mảng 1D . Bạn có thấy cách nào chúng ta có thể áp dụng kiến thức ở đây không? . Chúng tôi có thể nhận thấy rằng x có các giá trị cách đều nhau, vì vậy chúng tôi có thể sử dụng hàm numpy được xây dựng để tạo một mảng như vậy một cách dễ dàng; .

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

Nhìn vào cốt truyện của chúng ta ở trên, chúng ta nên đánh giá cao rằng các mảng

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

0 và

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

1 phải luôn có cùng độ dài. mỗi điểm là một cặp tọa độ của một phần tử tương ứng trong hai mảng---e. g. , hoặc, theo lập trình,

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

Q. Làm cách nào bạn có thể viết một biểu thức Python để kiểm tra xem hai mảng có cùng độ dài không?

+ hiện/ẩn mã

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

Sau đó, chúng ta có thể sử dụng hàm

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

3 để tạo biểu đồ của các cặp phần tử. Hãy xem trợ giúp của nó để sử dụng thông qua

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

4. Ở đây, chúng tôi chỉ hiển thị phần trên cùng của chuỗi tài liệu [khá dài, với nhiều khả năng kiểm soát hành vi vẽ biểu đồ] và sau đó là phần trên cùng của mô tả các tham số [phần này nằm sâu hơn trong phần trợ giúp]

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

Trong Dòng 1, chúng tôi thấy một vài đối số từ khóa được cung cấp, nhưng trên thực tế có quá nhiều tham số và kết hợp đầu vào có thể có để liệt kê riêng lẻ ở đó, vì vậy, trợ giúp chỉ đặt

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

5 và

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

6 để biểu thị thêm mỗi loại . Nhìn vào chữ ký cuộc gọi ví dụ trong Dòng 7-8, chúng tôi thấy điều đó có thể là những gì chúng tôi muốn chúng tôi muốn. vẽ một hoặc hai mảng 1D [vì trong dòng 25-27, chúng tôi thấy rằng đó là những gì mà

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

0 và

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

1 thường biểu diễn]. Trong các dòng 16-17, chúng ta thấy các ví dụ cơ bản về vẽ đồ thị "y so với x", hoặc trong các dòng 18-19, chúng ta thấy chúng ta chỉ có thể vẽ "y" một mình, với các giá trị abscissa tự động được tạo thành các giá trị int từ . These look usable with the arrays we have, so let's try the first one from Line 16:

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

Tại sao có hai lệnh cần thiết ở đây? . đầu tiên, thực hiện cốt truyện; . Và cốt truyện đó trông như thế này

.. which is basically what we had above [just without the

và

dòng]. Ba ô ví dụ khác trong Dòng 17-19 trông như thế nào? . Ví dụ: chúng hiển thị các điểm riêng biệt bằng ký hiệu "điểm đánh dấu" và thay đổi màu sắc.

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

9 là một lối tắt, trong đó "b" là màu xanh lam và "o" là dấu tròn; . Bằng cách chỉ đặt một mảng trong các đối số vị trí, trục x trở thành các giá trị có khoảng cách số nguyên từ .

Lưu ý rằng các trường hợp chỉ có

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

1 được vẽ là không phù hợp ở đây; . Nhưng trong những trường hợp khác, nó có thể là một cú pháp hữu ích

Có rất nhiều chức năng chồng chéo giữa các chức năng và đối số Matplotlib để kiểm soát sự xuất hiện của các ô. Chúng tôi sẽ cố gắng giới thiệu một mẫu tùy chọn bắt đầu, bên dưới. Trong mọi trường hợp, chúng tôi khuyên bạn nên duyệt các chuỗi tài liệu trợ giúp của các chức năng được đề cập, cũng như khám phá các chức năng khác trong mô-đun

13. 2. Kiểu vẽ và thuộc tính¶

Có thể vẽ nhiều hơn một đường trên biểu đồ. Hãy thêm một mảng tọa độ khác [và giữ nguyên các giá trị x]

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

Theo mặc định, Python sẽ thêm các dòng mới với các màu riêng biệt, nhưng hãy xem xét việc chỉ định màu, cũng như kiểu đường và kiểu đánh dấu. Trong hầu hết các trường hợp, chúng tôi sẽ chỉ định những điều này bằng các đối số từ khóa cho chức năng vẽ đồ thị

Một lần nữa, chuỗi tài liệu

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

4 dài, nhưng trong phần "Thuộc tính. " có một danh sách các kwarg, trong đó có một vài cái có liên quan

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]

Trong một số trường hợp, có cả phiên bản dài và ngắn của cùng một từ khóa [e. g. ,

7 và

8]. Ở bên phải của dấu hai chấm, loại giá trị dự kiến được liệt kê, trong hầu hết các trường hợp ở đây là dấu phẩy động [đối với kích thước] hoặc chuỗi [đối với màu hoặc kiểu]. Các giá trị kiểu đường ví dụ được cung cấp ở đó, nhưng trong nhiều trường hợp đáng quan tâm, danh sách quá dài nên chúng được hiển thị sâu hơn trong chuỗi tài liệu;

+ hiện/ẩn các điểm đánh dấu cốt truyện

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

+ hiện/ẩn kiểu đường kẻ ô

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

+ hiển thị/ẩn chữ viết tắt màu của ô

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

Các ví dụ vẽ sơ đồ cơ bản ở trên cho thấy cách kết hợp các chữ viết tắt màu của ký tự với các điểm đánh dấu hoặc kiểu đường kẻ. Và một bộ sưu tập các màu "được đặt tên" của Matplotlib được cung cấp ở cuối trang này

Làm thế nào để chúng tôi sử dụng các thông số này?

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]

Một số nhận xét về các lệnh này

Bạn có thể kiểm tra mô tả của các từ khóa bằng chuỗi tài liệu của hàm hoặc các bảng ở trên
Chúng tôi có thể đã sử dụng một số chữ viết tắt ở trên cho màu sắc và đường kẻ, chẳng hạn như
```
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
```
9 thay cho
```
x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]
```
00, nhưng khi chúng tôi chỉ định nhiều tùy chọn, việc sử dụng tên tùy chọn đầy đủ có thể dễ đọc hơn
Lưu ý rằng trong lệnh
```
x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]
```
01 thứ hai, chúng tôi đã chỉ định rất nhiều tùy chọn đến nỗi chúng tôi quyết định đặt chúng trên các dòng riêng biệt. Điều này có thể thuận tiện cho sự rõ ràng, cho cả việc đọc và thay đổi các tùy chọn;
Gọi hàm
```
x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]
```
03 ngay trước khi
```
x = np.linspace[-2, 2, 5]            # 5 values: -2. -1.  0.  1.  2.
y = np.array[[4, 1, 0, 1, 4]]
```
04 bật chế độ tương tác "bật", thao tác này sẽ không thêm chức năng trong môi trường máy tính xách tay Jupyter, nhưng nếu làm việc trong iPython, người ta có thể tiếp tục nhập lệnh mà không cần phải đóng biểu đồ
Các mảng được vẽ được hiển thị theo thứ tự được liệt kê, vì vậy mảng đầu tiên sẽ ở xa nhất trong nền và mảng cuối cùng ở phía trước

Dù sao đi nữa, những điều trên dẫn đến cốt truyện đầy màu sắc

Ghi chú

Trước đó, chúng tôi đã lưu ý rằng trình thông dịch Python đọc từng dòng riêng biệt và nếu bạn muốn trải dài một lệnh lên dòng tiếp theo, bạn sẽ sử dụng phần tiếp theo của ký tự dòng . Vậy thì, làm cách nào mà

if len[x] != len[y] :
    print["Hey!  The length of x and y differ!"]
    print["The lengths are", len[x], "and", len[y], ", respectively."]
else:
   print["All good.  Each array has length:", len[x]]