Làm thế nào để bạn vẽ một danh sách các số trong python?

Các biểu đồ đường có thể được tạo bằng Python với thư viện

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

3 của Matplotlib. Để tạo biểu đồ đường, trước tiên hãy nhập Matplotlib. Đó là một quy ước tiêu chuẩn để nhập thư viện

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

3 của Matplotlib dưới dạng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

5. Bí danh

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

5 sẽ quen thuộc với các lập trình viên Python khác

Nếu sử dụng sổ ghi chép Jupyter, hãy bao gồm dòng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

7 sau khi nhập.

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

7 là một lệnh ma thuật của sổ ghi chép Jupyter khiến các ô Matplotlib hiển thị trực tiếp bên trong các ô đầu ra của sổ ghi chép Jupyter

Để xây dựng cốt truyện đầu tiên của chúng tôi, chúng tôi cũng sẽ sử dụng NumPy, một thư viện tính toán số cho Python. NumPy thường được nhập với bí danh

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

9

Trong 1]

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

Hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

0 của NumPy tạo một mảng số có tham số

plt.plot[x, y]
plt.show[]

1. Các hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

2 và

plt.plot[x, y]
plt.show[]

3 của NumPy thực hiện những gì bạn mong đợi, tính toán sin của một mảng và tính toán \piChúng tôi sử dụng các hàm này để tạo hai mảng số

plt.plot[x, y]
plt.show[]

4 và

plt.plot[x, y]
plt.show[]

5

Trong 2]

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

Để tạo biểu đồ đường, hãy chuyển một mảng hoặc danh sách các số làm đối số cho hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 của Matplotlib. Lệnh

plt.plot[x, y]
plt.show[]

7 là cần thiết ở cuối để hiển thị cốt truyện. Đảm bảo bao gồm dấu ngoặc kép

plt.plot[x, y]
plt.show[]

8 trong

plt.plot[x, y]
plt.show[]

7

Trong 3]

________số 8

Kết quả là một biểu đồ đường biểu thị sin[x] từ 0 đến 4 \pi .

Các tính năng của một âm mưu Matplotlib

Có thể chỉ định nhiều tính năng trên biểu đồ Matplotlib. Sau đây là danh sách các tính năng thường được xác định

Tùy chọn màu đường kẻ, độ rộng đường kẻ, kiểu đường kẻ, độ mờ của đường kẻ và điểm đánh dấu

Màu sắc, chiều rộng và kiểu đường trong biểu đồ Matplotlib có thể được chỉ định. Màu đường kẻ, độ rộng đường kẻ và kiểu đường kẻ được đưa vào làm đối số từ khóa bổ sung trong lệnh gọi hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

1

Một lệnh gọi hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 ví dụ bao gồm các tùy chọn màu đường, độ rộng đường và kiểu đường là

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

3

Dưới đây là danh sách các độ rộng đường truyền [cũng có nhiều độ rộng khác]

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

12Chiều rộng đường kẻ0. 50. 5 điểm ảnh rộng11 điểm ảnh rộng1. 51. Rộng 5 pixel rộng 22 pixel rộng 33 pixel

Dưới đây là danh sách các kiểu đường kẻ

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

13Kiểu đường kẻ

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

14 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

15đường liền nét [mặc định]

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

16 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

17đường nét đứt

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

18 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

19đường đứt nét

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

30 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

31đường đứt nét

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

32 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

33 hoặc

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

34không có đường kẻ

Dưới đây là danh sách các chữ viết tắt màu. Lưu ý

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

35 được sử dụng cho màu xanh lam và

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

36 được sử dụng cho màu đen

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

37Tên màu

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

35xanh dương

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

39lục lam

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

20xanh lá cây

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

36đen

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

22đỏ tươi

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

23đỏ

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

24trắng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

25vàng

Màu cũng có thể được chỉ định ở dạng thập lục phân được bao quanh bởi dấu ngoặc kép như

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

26 hoặc ở dạng màu RGBA [đỏ, lục, lam, độ mờ] được bao quanh bởi dấu ngoặc đơn như

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

27

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

37Định dạng màu

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

26hệ thập lục phân

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

27RGBA

Dưới đây là danh sách các giá trị alpha [độ mờ] [bất kỳ giá trị alpha nào trong khoảng từ 0. 0 và 1. 0 là có thể]

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

31Độ trong suốt

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

32trong suốt

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

33một nửa trong suốt

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

34đục

Dưới đây là danh sách các kiểu nhà sản xuất

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

35Kiểu bút đánh dấu

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

36điểm

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

37một điểm ảnh

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

38vòng tròn

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

39triangle_down

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

20triangle_up

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

21hình bát giác

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

22hình vuông

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

23hình ngũ giác

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

24ngôi sao

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

25lục giác 1

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

26lục giác 2

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

27cộng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

28đầy cộng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

29x

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

20đầy x

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

22kim cương________

Ngoài

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

23, màu của cạnh điểm đánh dấu, màu của mặt điểm đánh dấu và kích thước của điểm đánh dấu có thể được chỉ định bằng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

2

Tiêu đề

Tiêu đề cốt truyện sẽ được hiển thị phía trên cốt truyện. Lệnh

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

24 chấp nhận một chuỗi làm đối số

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

3

nhãn trục x

Nhãn trục x được hiển thị bên dưới trục x. Lệnh

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

25 chấp nhận một chuỗi làm đối số

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

2

nhãn trục y

Nhãn trục y được hiển thị ở bên trái trục y. Lệnh

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

26 cũng chấp nhận một chuỗi làm đối số

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

2

Truyền thuyết

Bạn có thể sử dụng lệnh

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

27 để chèn chú thích vào cốt truyện. Truyền thuyết xuất hiện trong khu vực cốt truyện, ở góc trên bên phải theo mặc định. Lệnh

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

27 chấp nhận danh sách các chuỗi và tùy chọn chấp nhận đối số

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

29 để chỉ định vị trí chú giải

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6

Sau đây là các mã vị trí huyền thoại. Những số này cần được đặt sau

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

29 trong cuộc gọi

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

27

Chú giải Vị trí

plt.plot[x, y]
plt.show[]

62'tốt nhất'_______532'phía trên bên phải'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

64'phía trên bên trái'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

65'phía dưới bên trái'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

66'phía dưới bên phải'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

67'bên phải'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

68'ở giữa bên trái'

plt.plot[x, y]
plt.show[]

69'ở giữa bên phải'

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

00'ở giữa bên dưới'

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

01'ở giữa bên trên'

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

02

lưới

Có thể thêm lưới vào biểu đồ Matplotlib bằng lệnh

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

04. Theo mặc định, lưới bị tắt. Để bật sử dụng lưới

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

0

Các tùy chọn hợp lệ duy nhất là

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

05 và

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

06. Lưu ý rằng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

07 và

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

08 được viết hoa và không đặt trong dấu ngoặc kép

đánh dấu nhãn

Nhãn đánh dấu có thể được chỉ định trên biểu đồ Matplotlib bằng cách sử dụng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

09 và

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

10. Để thêm nhãn đánh dấu, hãy sử dụng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

1

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

11 có thể là danh sách Python hoặc mảng NumPy gồm các vị trí đánh dấu.

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

12 là một danh sách Python hoặc mảng chuỗi NumPy

Xây dựng một cốt truyện trong năm bước

Các bước bên dưới hiển thị một tiến trình hợp lý để xây dựng một cốt truyện với Matplotlib

1. nhập khẩu
2. xác định dữ liệu
3. Vẽ dữ liệu bao gồm các tùy chọn
4. Thêm chi tiết cốt truyện
5. Hiển thị cốt truyện

Chi tiết từng bước được giải thích bên dưới

1. nhập khẩu

Nhập

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

13, cũng như bất kỳ mô-đun nào khác cần thiết để hoạt động với dữ liệu, chẳng hạn như NumPy hoặc Pandas. Nếu sử dụng sổ ghi chép Jupyter, hãy bao gồm dòng

x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
y = np.sin[x]

7 trong phần nhập

2. Xác định dữ liệu

Cốt truyện cần chứa dữ liệu. Dữ liệu được xác định sau khi nhập. Thông thường, dữ liệu cho các ô được chứa trong danh sách Python, mảng NumPy hoặc khung dữ liệu Pandas

3. Vẽ dữ liệu bao gồm các tùy chọn

Sử dụng

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 để vẽ dữ liệu bạn đã xác định. Lưu ý dòng

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 cần được gọi trước khi bất kỳ chi tiết cốt truyện nào khác được chỉ định. Mặt khác, các chi tiết không có cốt truyện để áp dụng cho

Bên cạnh dữ liệu, hàm

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 có thể bao gồm các đối số từ khóa như

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  18

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  19

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  20

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  21

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  35

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  23

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  24

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  25

4. Thêm chi tiết cốt truyện

Sau dòng

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6, hãy thêm các chi tiết như tiêu đề, nhãn trục, chú thích, lưới và nhãn đánh dấu. Chi tiết cốt truyện để thêm bao gồm

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  27

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  28

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  29

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  30

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  31

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  32

• x = np.arange[0, 4 * np.pi, 0.1]
  y = np.sin[x]
  

  33

5. Hiển thị cốt truyện

Sử dụng lệnh

plt.plot[x, y]
plt.show[]

7 để hiển thị cốt truyện.

plt.plot[x, y]
plt.show[]

7 làm cho cốt truyện hiển thị trong sổ ghi chép Jupyter hoặc bật ra trong một cửa sổ mới nếu cốt truyện được xây dựng trong một sổ tay riêng biệt. tập tin py. Lưu ý rằng

plt.plot[x, y]
plt.show[]

7 cần được gọi sau

plt.plot[x, y]
plt.show[]

6 và bất kỳ chi tiết cốt truyện nào, chẳng hạn như

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# if using a Jupyter notebook, include:
%matplotlib inline

24. Phần mã tiếp theo sử dụng 5 bước để xây dựng cốt truyện. Biểu đồ kết quả được hiển thị sau mã

Làm cách nào để vẽ một mảng trong Python?

Làm cách nào để vẽ 3 mảng trong Python?

Làm cách nào để vẽ dữ liệu trong Python?