SULTAN CHAND & SONS [P] LTD Nhà xuất bản Giáo dục 4859/24, Darya Ganj, New Delhi-110 002 Điện thoại. 4354 6000 [100 dòng
Lượt xem 57,981 Lượt tải 934 Kích thước tệp 6MB
Báo cáo DMCA / Bản quyền
TẢI TẬP TIN
Đề xuất câu chuyệnXem trước trích dẫn
CÔNG TY TNHH SULTAN CHAND & SONS [P]
Nhà xuất bản Giáo dục 4859/24, Darya Ganj, New Delhi-110 002 Điện thoại. 4354 6000 [100 Dòng], 2324 3939 Fax. [011] 4354 6004, 2325 4295 Email. [email protected] Mua sách trực tuyến tại. www. sultan-chand. com
ISBN. 978-93-89174-54-0
Phiên bản đầu tiên 2019 Phiên bản sửa đổi kỹ lưỡng lần thứ hai 2020
Đã đăng ký Bản quyền. Không phần nào của cuốn sách này có thể được sao chép hoặc sao chép dưới bất kỳ hình thức nào hoặc bằng bất kỳ phương tiện nào [đồ họa, điện tử hoặc cơ học, bao gồm sao chụp, ghi âm, ghi băng hoặc hệ thống truy xuất thông tin] hoặc sao chép trên bất kỳ đĩa, băng, phương tiện đục lỗ hoặc bất kỳ thông tin nào khác . , mà không có sự cho phép trước bằng văn bản của các nhà xuất bản. Vi phạm điều kiện này phải chịu trách nhiệm pháp lý. Bất cứ ai mang thông tin liên quan đến bất kỳ sự sao chép nào như vậy sẽ được khen thưởng hậu hĩnh. Nghiêm cấm xuất bản Chìa khóa cho cuốn sách này. Mọi nỗ lực đã được thực hiện để tránh sai sót hoặc thiếu sót trong ấn phẩm này. Mặc dù vậy, một số lỗi có thể đã len lỏi vào. Bất kỳ lỗi, lỗi hoặc sự khác biệt nào được ghi nhận có thể được thông báo cho chúng tôi và sẽ được xử lý trong lần xuất bản tiếp theo. Chúng tôi được thông báo rằng cả nhà xuất bản, tác giả hoặc người bán sẽ không chịu trách nhiệm cho bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào đối với bất kỳ ai, dưới bất kỳ hình thức nào, dưới bất kỳ hình thức nào, từ đó. Đối với đóng sách bị lỗi, in sai hoặc thiếu trang, v.v. , trách nhiệm pháp lý của nhà xuất bản được giới hạn ở việc thay thế trong vòng một tháng kể từ ngày mua bằng một ấn bản tương tự. Tất cả các chi phí trong kết nối này sẽ do người mua chịu. Tất cả các tranh chấp chỉ thuộc thẩm quyền của Delhi
LỜI NÓI ĐẦU Lập trình rất quan trọng để học cách đổi mới và tạo ra các giải pháp thân thiện với môi trường cho các vấn đề toàn cầu. Lập trình cũng rất quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta để nâng cao sức mạnh của máy tính và internet. Một bước quan trọng hướng tới việc học các giải pháp lập trình sáng tạo là thông qua lập trình Python mà cuốn sách này lấy làm cốt lõi. Bản Thực hành Tin học với Python cho Lớp XII đã được sửa đổi kỹ lưỡng này cung cấp kiến thức chuyên sâu về chương trình giảng dạy Thực hành Tin học [065] và tuân thủ nghiêm ngặt các nguyên tắc do CBSE đưa ra. Cuốn sách đề cập đến các khái niệm chi tiết về Python Pandas, NumPy, Trực quan hóa dữ liệu, Django, Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ [SQL], Kết nối Python-MySQL, Kỹ thuật phần mềm cơ bản và Đạo đức mạng. Python là ngôn ngữ hướng đối tượng phổ biến được sử dụng cho cả các chương trình độc lập và ứng dụng tập lệnh trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Cuốn sách này áp dụng cách tiếp cận hiện đại cho thư viện Python phổ biến nhất, Pandas, nhấn mạnh vào các nguyên tắc lập trình tốt, chẳng hạn như tính rõ ràng, dễ đọc và hiệu quả trong thiết kế chương trình. Do đó, phong cách lập trình tương tác đã được nhấn mạnh/thể hiện xuyên suốt cuốn sách. Đặc điểm nổi bật của cuốn sách này là nó dạy chi tiết các khái niệm Python Pandas và cách sử dụng một số thư viện Python khác, chẳng hạn như vẽ đồ thị và biểu đồ bằng Python Pyplot và thiết lập Kết nối Python-MySQL. Các nghiên cứu điển hình phong phú để hiểu các khái niệm cơ bản của Công nghệ phần mềm với cách tiếp cận lấy sinh viên làm trung tâm cũng đã được cung cấp trong cuốn sách. Với các ví dụ dễ hiểu, triển khai thực tế và các công cụ khác, học viên sẽ học cách tạo và triển khai các chuỗi và khung dữ liệu Python, đồng thời phát triển các ứng dụng GUI dựa trên nó. Văn bản của cuốn sách đã được trình bày bằng một ngôn ngữ thân thiện và dễ hiểu. Cuốn sách chứa các chương trình ví dụ ngắn gọn và thiết thực bên cạnh các sơ đồ và ví dụ từ các ứng dụng thực tế. Mỗi chương cung cấp các mã đã được kiểm tra, sửa lỗi và không có lỗi kèm theo ảnh chụp màn hình. Dựa trên chương trình giảng dạy CBSE, cuốn sách đã được chia thành bốn đơn vị. đơn vị tôi. Xử lý dữ liệu [DH-2] – Chương 1 đến 3 Đơn vị này bao gồm ba chương bao gồm các nguyên tắc cơ bản của Pandas bao gồm Sê-ri và Khung dữ liệu. Các khái niệm nâng cao về Pandas như xoay vòng, sắp xếp, tổng hợp, ứng dụng chức năng, lập chỉ mục lại và lượng tử đã được giải thích chi tiết với các ví dụ phong phú và mã liên quan. Ngoài những điều trên, các khái niệm chi tiết về NumPy [ndarrays] và cách triển khai của chúng, Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot về Biểu đồ đường, Biểu đồ thanh, Biểu đồ phân tán, Biểu đồ, Đa giác tần số và Boxplot cũng đã được thảo luận kỹ lưỡng. đơn vị II. Kỹ thuật phần mềm cơ bản [BSE] – Chương 4 và 5 Đơn vị này được chia thành hai chương—4 và 5—và bao gồm các khái niệm Kỹ thuật phần mềm như mô hình quy trình phần mềm, mô hình phân phối, phương pháp linh hoạt, sơ đồ sử dụng doanh nghiệp và một số khía cạnh thực tế cũng như cách triển khai của chúng
đơn vị III. Quản lý dữ liệu [DM-2] – Chương 6 đến 8 Đơn vị này bao gồm việc phát triển ứng dụng web Django, Giao diện Python với cơ sở dữ liệu SQL và các lệnh SQL, Hàm tổng hợp cùng với các mệnh đề SQL quan trọng như nhóm theo, có và sắp xếp theo. đơn vị IV. Xã hội, Luật pháp và Đạo đức [SLE-2] – Chương 9 Đơn vị này đề cập đến quyền sở hữu trí tuệ, đạo văn, quản lý quyền kỹ thuật số, cấp phép, nguồn mở và tiêu chuẩn, luật về quyền riêng tư, lừa đảo và tội phạm mạng như lừa đảo, tải xuống bất hợp pháp, nội dung khiêu dâm trẻ em, . Nó cũng giải thích các khái niệm liên quan về công nghệ và xã hội, quản lý chất thải điện tử, các vấn đề về giới tính và khuyết tật trong khi dạy và sử dụng máy tính cũng như vai trò của phương tiện truyền thông mới trong xã hội với các nghiên cứu điển hình. Sách có 2 phụ lục gồm Bài mẫu [Có đáp án] và Bài thi mẫu [Không lời giải]. Là một phần của Hỗ trợ web của chúng tôi, Trình bày về các khái niệm chi tiết về Python Pandas, Mã chương trình theo chương, Dự án dựa trên Kết nối Python-MySQL bằng Pandas, Tệp thực hành, Bài viết mẫu, Bài kiểm tra mô hình để thực hành, Hướng dẫn cài đặt cho Django và Viva Voce . com/ws/ipp12. Hướng dẫn cài đặt Django cũng có sẵn trong Mã QR. Bên cạnh đó, các cập nhật liên quan đến kỳ thi, nếu có, sẽ được cung cấp trực tuyến trong thời gian tới. Tôi tin rằng học sinh và giáo viên sẽ được hưởng lợi rất nhiều bằng cách sử dụng tốt nhất cuốn sách này. Phản hồi của bạn rất quan trọng với tôi. Mọi đề xuất để cải thiện cuốn sách này sẽ được đánh giá cao và ghi nhận xứng đáng. Tôi xin đặc biệt cảm ơn Cô Rinku Kumari và Cô Payal Bhattacharjee vì những gợi ý quý báu của họ trong quá trình tôi viết cuốn sách này. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, tôi bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các nhà xuất bản đáng kính của tôi, Công ty TNHH Sultan Chand & Sons [P], vì sự kiên nhẫn, hướng dẫn và hỗ trợ của họ
TÁC GIẢ
MỤC LỤC 1. NumPy 1. 1 Giới thiệu 1. 2 NumPy là gì 1. 3 Làm việc với NumPy 1. 4 Cách tạo một mảng NumPy 1. 5 Thao tác trên NumPy Array 1. 5. 1 Cắt mảng 1. 5. 2 tham gia trong mảng 1. 5. 3 tập con mảng 1. 6 phép toán số học trên mảng 1. 7 ứng dụng của mảng NumPy 1. 7. 1 hiệp phương sai 1. 7. 2 Tương quan 1. 7. 3 Hồi quy tuyến tính
1. 1–1. 42. . . 1. 1. . . 1. 1. . . 1. 3. . . 1. 4. . . 1. số 8. . . 1. số 8. . . 1. 10. . . 1. 12. . . 1. 13. . . 1. 16. . . 1. 16. . . 1. 21. . . 1. 23
2
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot 2. 1 Giới thiệu 2. 2 Matplotlib 2. 3 NumPy 2. 4 Cài đặt Matplotlib 2. 5 kiểu hình dung 2. 6 quy tắc hình dung cơ bản 2. 7 Danh pháp cơ bản của Lô 2. Đồ thị 8 dòng/Biểu đồ 2. 8. 1 Nhiều Ô 2. 8. 2 Nhiều lượt xem 2. 9 Biểu đồ tán xạ 2. Đồ thị 10 thanh/Biểu đồ 2. 11 Biểu đồ 2. 12 Lưu các ô vào tệp 2. 13 đa giác tần số 2. Lô đất 14 ô
2. 1–2. 60. . . 2. 1. . . 2. 2. . . 2. 3. . . 2. 3. . . 2. 4. . . 2. 5. . . 2. 5. . . 2. 6. . . 2. 9. . . 2. 10. . . 2. 18. . . 2. 22. . . 2. 25. . . 2. 31. . . 2. 32. . . 2. 34
3
Python gấu trúc 3. 1 Giới thiệu 3. 2 gấu trúc 3. 2. 1 Tính năng của Pandas 3. 3 Cài đặt Pandas 3. 4 Cấu trúc dữ liệu trong Pandas 3. 4. 1 sê-ri 3. 4. 2 Tạo Sê-ri 3. 4. 3 Tạo một Sê-ri trống bằng Sê-ri[] Phương pháp 3. 4. 4 Tạo một chuỗi sử dụng Series[] với các đối số 3. 4. 5 Tạo một chuỗi từ từ điển 3. 4. 6 Tạo một chuỗi bằng Biểu thức/Hàm toán học 3. Thuộc tính đối tượng 5 sê-ri 3. 5. 1 Truy xuất giá trị từ một chuỗi bằng hàm head[] và tail[] 3. 6 phép toán trên Series 3. 7 phép toán vectơ trên chuỗi 3. 8 Truy xuất Giá trị Sử dụng Điều kiện 3. 9 Xóa các phần tử khỏi Sê-ri 3. 10 Khung dữ liệu 3. 11 Phép toán nhị phân 3. 12 Thao tác so khớp và phát sóng 3. 13 Thiếu dữ liệu và điền giá trị 3. 14 So sánh Sê-ri 3. 15 Kết hợp các khung dữ liệu 3. 16 Rút gọn Boolean 3. 17 Thống kê mô tả với Pandas 3. 17. 1 tối đa[] 3. 17. 2 phút[] 3. 17. 3 tổng[] 3. 17. 4 đếm[]
3. 1–3. 95. . . 3. 1. . . 3. 2. . . 3. 2. . . 3. 3. . . 3. 5. . . 3. 5. . . 3. 6. . . 3. 6. . . 3. 6. . . 3. 13. . . 3. 15. . . 3. 16. . . 3. 16. . . 3. 17. . . 3. 18. . . 3. 18. . . 3. 19. . . 3. 19. . . 3. 30. . . 3. 32. . . 3. 34. . . 3. 35. . . 3. 37. . . 3. 38. . . 3. 39. . . 3. 40. . . 3. 41. . . 3. 42. . . 3. 42
3. 18 3. 19 3. 20 3. 21
3. 22
3. 17. 5 chế độ[], trung bình[], trung bình[] 3. 17. 6 phân vị 3. 17. 7 var[] Thao tác nâng cao trên khung dữ liệu Sắp xếp Tạo ứng dụng chức năng biểu đồ 3. 21. 1 ống[] 3. 21. 2 áp dụng[] 3. 21. 3 áp dụng bản đồ[] 3. 21. 4 groupby[] trong Pandas 3. 21. 5 biến đổi [] Lập chỉ mục lại và thay đổi nhãn
4. Nhập môn Công nghệ phần mềm 4. 1 Giới thiệu 4. 2 Công nghệ phần mềm là gì 4. 2. 1 Nhu cầu về Kỹ thuật phần mềm 4. 3 Quy trình phần mềm 4. 4 Các hoạt động của quy trình phần mềm 4. 4. 1 Đặc tả phần mềm 4. 4. 2 Thiết kế và Phát triển Phần mềm 4. 4. 3 Xác thực phần mềm [Thử nghiệm] 4. 4. 4 Tiến hóa/Đánh giá phần mềm 4. 5 Mô hình Quy trình Phần mềm 4. 5. 1 Mô hình thác nước 4. 5. 2 Mô hình tiến hóa 4. 5. 3 Mô hình 4 dựa trên thành phần. 6 Mô hình giao hàng 4. 6. 1 Mô hình phân phối gia tăng 4. 6. 2 Mô hình phân phối xoắn ốc
. . 3. 43. . . 3. 47. . . 3. 52. . . 3. 53. . . 3. 62. . . 3. 67. . . 3. 69. . . 3. 69. . . 3. 71. . . 3. 72. . . 3. 73. . . 3. 75. . . 3. 77 4. 1–4. 22. . . 4. 1. . . 4. 1. . . 4. 2. . . 4. 3. . . 4. 3. . . 4. 4. . . 4. 4. . . 4. 5. . . 4. 6. . . 4. 6. . . 4. 7. . . 4. 9. . . 4. 14. . . 4. 14. . . 4. 15. . . 4. 16
5. Các phương pháp linh hoạt và các khía cạnh thực tế của công nghệ phần mềm 5. 1–5. 30 5. 1. Giới thiệu. . . 5. 1 5. 2 Phát triển phần mềm linh hoạt là gì. . . 5. 2 5. Lập trình 3 cặp. . . 5. 4 5. 4 Scrum. . . 5. 6 5. 4. 1 Nhóm Scrum—Vai trò và Trách nhiệm. . . 5. 6 5. 4. 2 sự kiện Scrum. . . 5. 7 5. 5 Hệ thống kiểm soát phiên bản. . . 5. 9 5. 5. 1 Tầm quan trọng của việc sử dụng hệ thống kiểm soát phiên bản. . . 5. 9 5. 5. 2 loại hệ thống kiểm soát phiên bản. . . 5. 10 5. 5. 3 Tại sao nên sử dụng Hệ thống kiểm soát phiên bản. . . 5. 11 5. 6 GIT—Hệ thống kiểm soát phiên bản phân tán. . . 5. 11 5. 7 Sơ đồ ca sử dụng nghiệp vụ. . . 5. 12 5. 7. 1 Sơ đồ ca sử dụng là gì. . . 5. 13 5. 7. 2 Case Study và Use-Case Diagram cho Hệ thống quản lý kết quả. . . 5. 15 5. 7. 3 Sơ đồ ca sử dụng của một hệ thống phần mềm—Sơ đồ ca sử dụng “Ứng dụng mua sắm”. . . 5. 18 5. 7. 4 Sơ đồ ca sử dụng của một hệ thống phần mềm—Sơ đồ ca sử dụng “Ứng dụng ngân hàng”. . . 5. 19 6. Phát triển web với Django 6. 1 Giới thiệu 6. 2 Khung 6 là gì. 3 Django 6 là gì. 4 Khung web Django 6. 5 Cách thức hoạt động của Django 6. 6 Cài đặt Django 6. 7 Máy Chủ Web 6. 8 Tạo dự án 6. 9 Tạo ứng dụng của dự án Django 6. 10 Phương thức GET và POST 6. 10. 1 Sự khác biệt giữa Phương thức GET và POST 6. 10. 2 Ứng dụng web dựa trên Django tối thiểu phân tích cú pháp GET 6. 10. 3 Ứng dụng web dựa trên Django tối thiểu phân tích cú pháp POST 6. 11 Làm việc với Tệp phẳng và Tệp CSV 6. 11. 1 Viết các trường vào tệp phẳng 6. 11. 2 Ghi các Trường vào Tệp CSV 6. 11. 3 Đọc các trường từ tệp CSV
6. 1–6. 32. . . 6. 1. . . 6. 1. . . 6. 2. . . 6. 3. . . 6. 4. . . 6. 5. . . 6. 5. . . 6. 6. . . 6. 15. . . 6. 17. . . 6. 17. . . 6. 20. . . 6. 23. . . 6. 24. . . 6. 25. . . 6. 25. . . 6. 26
7. Giao diện Python với SQL 7. 1 Giới thiệu 7. 2 Kết nối Python-MySQL 7. 3 Tại sao Python 7. 4 Cài đặt MySQL Connector 7. 4. 1 MySQLdb 7. 4. 2 bước để tạo ứng dụng kết nối cơ sở dữ liệu 7. 5 Thiết Lập Kết Nối 7. 6 Tạo đối tượng con trỏ 7. 7 Tạo cơ sở dữ liệu 7. 8 Đóng Con trỏ và Kết nối 7. Tóm tắt 9 thao tác trên bảng 8. Tìm hiểu thêm về SQL 8. 1 Giới thiệu 8. 2 Hàm trong MySQL 8. 3 hàm tổng hợp trong SQL 8. 4 Sắp xếp trong SQL—Sắp xếp theo 8. 5 Nhóm Bởi 8. 5. 1 Có Mệnh đề 8. 6 Tổng Hàm & Điều kiện trên Nhóm [Có Mệnh đề] 9. Xã hội, Luật pháp và Đạo đức 9. 1 9. 2 9. 3 9. 4 9. 5 9. 6 9. 7 9. 8 9. 9 9. 10 9. 11 9. 12 9. 13 9. 14 9. 15 9. 16
Giới thiệu Quyền sở hữu trí tuệ Đạo văn Quản lý quyền kỹ thuật số Cấp phép nguồn mở và dữ liệu mở Luật về quyền riêng tư Tội phạm mạng 9. 8. 1 Lừa đảo 9. 8. 2 Tải xuống bất hợp pháp 9. 8. 3 Nội dung Khiêu dâm Trẻ em 9. 8. 4 Lừa đảo và gian lận trên mạng 9. 8. 5 Đạo luật công nghệ thông tin điều tra mạng, năm 2000 ID duy nhất và sinh trắc học Tác động của thay đổi công nghệ đối với xã hội Quản lý chất thải điện tử Các vấn đề về giới tính và khuyết tật trong khi giảng dạy và sử dụng máy tính Vai trò của phương tiện truyền thông mới trong xã hội 9. 14. 1 Chiến dịch trực tuyến 9. 14. 2 Các vấn đề về Crowdsourcing với Internet 9. 15. 1 Tính trung lập ròng 9. 15. 2 Internet như một buồng vọng âm 9. 15. 3 Vai trò gây nghiện Internet của phương tiện truyền thông mới—Nghiên cứu điển hình 9. 16. 1 Nghiên cứu tình huống 1. Mùa xuân Ả Rập 9. 16. 2 Nghiên cứu tình huống 2. WikiLeaks 9. 16. 3 Nghiên cứu điển hình 3. bitcoin
PHỤ LỤC
Phụ lục A. Mẫu câu hỏi [đã giải] Phụ lục B. Bài kiểm tra mô hình [Chưa giải quyết]
7. 1–7. 28. . . 7. 1. . . 7. 2. . . 7. 2. . . 7. 3. . . 7. 4. . . 7. 6. . . 7. 7. . . 7. số 8. . . 7. 9. . . 7. 21. . . 7. 21 8. 1–8. 32. . . số 8. 1. . . số 8. 1. . . số 8. 3. . . số 8. 9. . . số 8. 10. . . số 8. 10. . . số 8. 12 9. 1–9. 36. . . 9. 1. . . 9. 2. . . 9. 2. . . 9. 3. . . 9. 5. . . 9. số 8. . . 9. 9. . . 9. 10. . . 9. 11. . . 9. 11. . . 9. 12. . . 9. 12. . . 9. 13. . . 9. 14. . . 9. 15. . . 9. 15. . . 9. 16. . . 9. 19. . . 9. 20. . . 9. 20. . . 9. 21. . . 9. 23. . . 9. 24. . . 9. 24. . . 9. 25. . . 9. 26. . . 9. 26. . . 9. 26. . . 9. 27 A. 1–A. 10. . . Một. 1–A. 7. . . Một. 8–A. 10
Gửi bố mẹ tôi
Shri Gulshan Kumar Arora và
smt. Kamlesh Arora
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
2 2. 1. GIỚI THIỆU
"Một bưc tranh đang gia ngan lơi noi. ” Chúng ta đều biết rằng hình ảnh hoặc hình ảnh là một hình thức giao tiếp mạnh mẽ. Chúng ta thường sử dụng chúng để hiểu rõ hơn một tình huống hoặc để cô đọng các mẩu thông tin thành một biểu diễn đồ họa
Trực quan hóa là cách dễ nhất để phân tích và tiếp thu thông tin. Đây là bước đầu tiên cho bất kỳ loại công việc phân tích dữ liệu nào. Hình ảnh hay tốt hơn được gọi là Trực quan hóa dữ liệu giúp chúng tôi dễ dàng hiểu một vấn đề phức tạp và xem các mẫu nhất định. Chúng cũng giúp xác định các mẫu, mối quan hệ và ngoại lệ trong dữ liệu và hiểu các vấn đề kinh doanh nhanh hơn và tốt hơn. Thông tin chi tiết thu thập được từ hình ảnh giúp xây dựng chiến lược cho doanh nghiệp. Vì lý do này, các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu đã trở nên phổ biến. Trực quan hóa dữ liệu về cơ bản đề cập đến biểu diễn đồ họa hoặc trực quan của thông tin và dữ liệu bằng cách sử dụng các yếu tố trực quan như biểu đồ, đồ thị, bản đồ, v.v.
Tài chính Quản lý thời gian Kiểm soát quy trình BÁN HÀNG
Quả sung. 2. 1. Ý nghĩa của đồ thị trong các ứng dụng khác nhau
Python là một ngôn ngữ được giải thích với cơ sở chức năng cốt lõi mạnh mẽ và khía cạnh mô-đun mạnh mẽ cho phép chúng tôi mở rộng ngôn ngữ với các mô-đun bên ngoài cung cấp các chức năng mới. Do đó, chúng tôi có một ngôn ngữ mở rộng với các công cụ để hoàn thành một nhiệm vụ theo cách tốt nhất có thể. Các mô-đun thường được tổ chức trong các gói. Gói là tập hợp có cấu trúc của các mô-đun có cùng mục đích. Trực quan hóa dữ liệu trong Python có thể được thực hiện thông qua nhiều gói. Một ví dụ về gói là Matplotlib
Gói Matplotlib có thể được sử dụng trong tập lệnh Python, sổ ghi chép Jupyter và máy chủ ứng dụng web. Trong Python, chúng ta có thể sử dụng hai thư viện độc quyền để trực quan hóa, thường được gọi là matplotlib và seaborn. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ chỉ giới hạn việc sử dụng matplotlib. CTM. Trực quan hóa dữ liệu đề cập đến biểu diễn đồ họa hoặc trực quan của thông tin và dữ liệu bằng cách sử dụng các yếu tố trực quan như biểu đồ, đồ thị, bản đồ, v.v.
2. 2 MATPLOTLIB Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị 2D giúp trực quan hóa các số liệu. Matplotlib được sử dụng trong Python vì đây là một thư viện mạnh mẽ, miễn phí và dễ dàng để trực quan hóa dữ liệu. Thật dễ dàng để học và hiểu
Thực hành Tin học với Python–XII
Trực quan hóa dữ liệu là một phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh khi các tổ chức ngày nay thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ. Các cảm biến trên toàn thế giới đang thu thập dữ liệu khí hậu, dữ liệu người dùng thông qua các lần nhấp, dữ liệu ô tô để dự đoán vô lăng, v.v. Tất cả dữ liệu được thu thập này chứa thông tin chi tiết quan trọng cho doanh nghiệp và hình ảnh trực quan giúp những thông tin chi tiết này dễ diễn giải. Dữ liệu chỉ tốt khi nó được trình bày
2. 2
Matplotlib là thư viện vẽ sơ đồ phổ biến nhất cho Python. Nó cho phép chúng ta kiểm soát mọi khía cạnh của một hình. Nó hỗ trợ vẽ đồ thị tương tác và không tương tác và có thể lưu hình ảnh ở một số định dạng đầu ra [PNG, PS và các định dạng khác]. Ban đầu nó được viết bởi J. D. Hunter và đang được tích cực phát triển. Nó được phân phối theo Giấy phép Kiểu BSD
Matplotlib là toàn bộ gói/thư viện Python được sử dụng để tạo biểu đồ và sơ đồ 2D bằng cách sử dụng tập lệnh Python. Pyplot là một mô-đun trong matplotlib hỗ trợ rất nhiều loại biểu đồ và sơ đồ, cụ thể là biểu đồ, biểu đồ thanh, powerspectra, biểu đồ lỗi, v.v. Nó được sử dụng cùng với NumPy để cung cấp môi trường cho MatLab. Nó hỗ trợ vẽ đồ thị tương tác và không tương tác và có thể lưu hình ảnh ở một số định dạng đầu ra [PNG, PS và các định dạng khác]. CTM. Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị Python 2D tạo ra các số liệu chất lượng xuất bản. Pyplot là một mô-đun của thư viện matplotlib [của Python] chứa tập hợp các phương thức cho phép người dùng tạo các biểu đồ và biểu đồ 2D một cách dễ dàng và tương tác
Nó là một nền tảng lập trình, được thiết kế dành riêng cho các kỹ sư và nhà khoa học, cho phép thể hiện toán học tính toán một cách tự nhiên nhất
Pyplot cung cấp giao diện máy trạng thái cho thư viện vẽ sơ đồ trong matplotlib. Điều đó có nghĩa là các hình và trục được tạo hoàn toàn và tự động để đạt được cốt truyện mong muốn. Ví dụ, gọi plot[] từ pyplot sẽ tự động tạo các hình và trục cần thiết để đạt được đồ thị mong muốn. Đặt tiêu đề sau đó sẽ tự động đặt tiêu đề đó cho các trục đối tượng hiện tại. Giao diện pyplot thường được ưu tiên cho vẽ sơ đồ không tương tác [i. e. , viết kịch bản]
Mỗi hàm pyplot thực hiện một số thay đổi đối với hình, như tạo hình, tạo vùng vẽ trong hình, vẽ một số đường trong vùng vẽ, trang trí đồ thị bằng nhãn, v.v. CTM. Biểu đồ là một kỹ thuật biểu diễn đồ họa để biểu diễn tập dữ liệu, thường ở dạng biểu đồ, hiển thị mối quan hệ giữa hai hoặc nhiều biến
2. 3 NumPy Một thư viện khác trợ giúp trong quá trình vẽ đồ thị/biểu đồ bằng pyplot là NumPy. NumPy là viết tắt của Python số. NumPy là thư viện cốt lõi cho tính toán khoa học trong Python. Nó cung cấp một đối tượng mảng đa chiều hiệu suất cao và các công cụ để làm việc với các mảng này
Sử dụng NumPy, nhà phát triển có thể thực hiện các thao tác sau. Các phép toán và logic trên mảng
Biến đổi Fourier và các thủ tục để thao tác hình dạng
Các phép toán liên quan đến đại số tuyến tính. NumPy có các hàm dựng sẵn để tạo đại số tuyến tính và số ngẫu nhiên
Chúng tôi có thể cài đặt NumPy bằng trình cài đặt gói Python phổ biến, pip. Nhập lệnh sau tại dấu nhắc lệnh— >C. \pip cài đặt numpy
NumPy sẽ được cài đặt vào hệ thống của bạn và sẽ sẵn sàng để sử dụng. Trước khi chúng tôi bắt đầu vẽ đồ thị trong matplotlib, nó cần được cài đặt trước. Để cài đặt Matplotlib, hãy làm theo các bước được liệt kê bên dưới. Bước 1. Mở cmd [dấu nhắc lệnh] và chạy dấu nhắc lệnh với tư cách Quản trị viên. Cửa sổ sau được hiển thị
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
2. 4 CÀI ĐẶT MATPLOTLIB
2. 3
Bước 2. Nhập cd\ để di chuyển đến thư mục gốc
Bước 3. Loại hình. pip cài đặt matplotlib [có kết nối internet] như trong cửa sổ trên. Ghi chú. Vui lòng đảm bảo rằng hệ thống đã cài đặt Python Shell trước khi cài đặt Thư viện matplotlib. Bước 4. Quá trình cài đặt Matplotlib sẽ bắt đầu
Thực hành Tin học với Python–XII
Sau khi cài đặt thành công trên hệ thống, một thông báo thích hợp sẽ được hiển thị như trong cửa sổ bên dưới
Sau khi cài đặt thành công gói Thư viện trên [Matplotlib], chúng ta có thể vẽ các loại biểu đồ khác nhau trong trình bao Python bằng các phương thức pyplot. ĐIỂM CẦN LƯU Ý
Chỉ cần kết nối Internet tại thời điểm cài đặt Matplotlib. Sau khi cài đặt hoàn tất, không có yêu cầu như vậy
2. 5 LOẠI HÌNH ẢNH
2. 4
Matplotlib có thể được sử dụng để khám phá các khả năng vẽ sơ đồ cơ bản cho một hoặc nhiều dòng. Chúng tôi có thể thêm thông tin vào các ô như truyền thuyết, nhãn trục và tiêu đề. Nó cũng cung cấp khả năng lưu một biểu đồ vào một tệp
Có nhiều loại trực quan hóa có sẵn với Matplotlib. Một số nổi tiếng nhất là. biểu đồ đường, biểu đồ phân tán, biểu đồ, biểu đồ hộp, biểu đồ thanh và biểu đồ hình tròn. Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận về biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ, đa giác tần số, biểu đồ hộp và biểu đồ phân tán theo chương trình CBSE
2. 6 QUY TẮC HÌNH ẢNH CƠ BẢN
Trước khi chúng tôi xem xét một số lô, hãy để chúng tôi giới thiệu một số quy tắc cơ bản. Những quy tắc này giúp chúng tôi tạo ra những ô đẹp và nhiều thông tin thay vì những ô khó hiểu. Trước khi bạn vẽ/tạo bất kỳ loại biểu đồ hoặc đồ thị nào, hãy đảm bảo nhập matplotlib. thư viện pyplot bằng cách đưa ra lệnh
HOẶC
nhập matplotlib. pyplot
nhập matplotlib. pyplot dưới dạng plt
Cùng với pyplot, nếu bạn đang sử dụng chức năng NumPy, hãy đảm bảo nhập nó cũng bằng cách sử dụng lệnh như
Ở đây, plt là tên bí danh của pyplot, vì vậy bây giờ bạn có thể sử dụng plt để gõ các lệnh pyplot dưới dạng plt
nhập numpy dưới dạng np
Bước tiếp theo là chọn một loại cốt truyện thích hợp. Nếu có nhiều tùy chọn khác nhau, chúng ta nên so sánh chúng và chọn tùy chọn phù hợp nhất với mô hình của mình
Thứ ba, khi chúng ta chọn loại ô, một trong những điều quan trọng nhất là gắn nhãn cho trục. Nếu chúng ta không làm điều này, cốt truyện không đủ thông tin. Khi không có nhãn trục, chúng ta có thể thử xem mã để xem dữ liệu nào được sử dụng và nếu may mắn, chúng ta sẽ hiểu cốt truyện. Thứ tư, chúng ta có thể thêm tiêu đề để làm cho cốt truyện của chúng ta có nhiều thông tin hơn. Thứ năm, thêm nhãn cho các danh mục khác nhau khi cần
Thứ bảy, trong một số trường hợp, chúng ta có thể sử dụng một số kích thước và màu sắc của dữ liệu để làm cho biểu đồ có nhiều thông tin hơn
Để vẽ các biểu đồ đơn giản, biểu đồ đường và biểu đồ phân tán gần như giống nhau. Sự khác biệt duy nhất là có/không có đường nối các điểm. Ngoài ra, sử dụng chức năng plot[] của pyplot, bạn có thể tạo cả hai biểu đồ cơ bản này. Tuy nhiên, các biểu đồ phân tán cũng có thể được tạo bằng cách sử dụng hàm scatter[] mà chúng ta sẽ tìm hiểu trong các chủ đề tiếp theo. Trước tiên chúng ta hãy bắt đầu với biểu đồ đường
2. 7 DANH PHÁP CƠ BẢN CỦA MỘT PLOT Pyplot cung cấp giao diện máy trạng thái cho thư viện vẽ đồ thị trong matplotlib. Điều đó có nghĩa là các hình và trục được tạo hoàn toàn và tự động để đạt được cốt truyện mong muốn. Ví dụ: gọi biểu đồ từ pyplot sẽ tự động tạo hình và trục cần thiết để đạt được biểu đồ mong muốn. Đặt tiêu đề sau đó sẽ tự động đặt tiêu đề đó thành đối tượng trục hiện tại. Giao diện pyplot thường được ưu tiên cho vẽ sơ đồ không tương tác [i. e. , viết kịch bản]
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Thứ sáu, tùy chọn chúng tôi có thể thêm một văn bản hoặc một mũi tên tại các điểm dữ liệu có liên quan
2. 5
TITLE LEGEND YLABEL Điểm số của NGƯỜI CHƠI
90
SACHIN RAHUL
80 70
Điểm số
60
trục Y
50 40 30 20 10 0
trục X
B
NGƯỜI CHƠI
C
D
XLABEL
Quả sung. 2. 2. Các thành phần cơ bản của biểu đồ/biểu đồ
Một hình Matplotlib có thể được phân loại thành nhiều phần như dưới đây
• Nhân vật. Đó là một hình toàn bộ có thể chứa một hoặc nhiều trục [ô]. Bạn có thể coi Hình như một khung vẽ chứa các ô
• Trục. Đó là những gì chúng ta thường nghĩ về một âm mưu. Một Hình có thể chứa nhiều Trục. Nó chứa hai hoặc ba đối tượng Trục [trong trường hợp 3D]. Mỗi trục có tiêu đề, nhãn x và nhãn y
Thực hành Tin học với Python–XII
• Trục. Chúng là các dòng số giống như các đối tượng và đảm nhiệm việc tạo ra các giới hạn biểu đồ
2. 6
• Họa sĩ. Mọi thứ mà người ta có thể nhìn thấy trên hình đều là một nghệ sĩ như đối tượng Văn bản, đối tượng Line2D, đối tượng bộ sưu tập. Hầu hết các nghệ sĩ đều bị ràng buộc với Axes
• Nhãn. Để quản lý kích thước trục của biểu đồ, một phần thông tin quan trọng khác cần thêm vào biểu đồ là nhãn trục, vì chúng thường chỉ định loại dữ liệu mà chúng ta đang vẽ biểu đồ. • Tiêu đề. Cũng giống như trong một cuốn sách hoặc một bài báo, tiêu đề của biểu đồ mô tả nó là gì. Matplotlib cung cấp một chức năng đơn giản, plt. title[], để thêm tiêu đề vào hình ảnh. • Truyền thuyết. Truyền thuyết được sử dụng để giải thích ý nghĩa của từng dòng trong hình hiện tại
2. VẼ/SƠ ĐỒ 8 LINE
Biểu đồ đường/biểu đồ là một loại biểu đồ hiển thị thông tin dưới dạng một chuỗi các điểm dữ liệu được gọi là “điểm đánh dấu” được kết nối bằng các đường thẳng. Trong loại biểu đồ này, chúng ta cần sắp xếp các điểm đo [thường theo giá trị trục X của chúng]. Loại biểu đồ này thường được sử dụng để trực quan hóa xu hướng trong dữ liệu theo các khoảng thời gian—một chuỗi thời gian. Biểu đồ đường được biểu thị bằng một loạt các điểm dữ liệu được kết nối bằng một đường thẳng. Nói chung, biểu đồ đường được sử dụng để hiển thị xu hướng theo thời gian. Biểu đồ đường hoặc biểu đồ đường có thể được tạo bằng hàm plot[] có sẵn trong thư viện pyplot. Chúng tôi không chỉ có thể vẽ một đường mà còn xác định rõ ràng lưới, tỷ lệ trục X và trục Y cũng như nhãn, tiêu đề và các tùy chọn hiển thị
Để tạo một biểu đồ đường với matplotlib, chúng tôi gọi plt. kịch bản[]. Đối số đầu tiên được sử dụng cho dữ liệu trên trục hoành và đối số thứ hai được sử dụng cho dữ liệu trên trục tung. Chức năng này tạo ra cốt truyện của bạn nhưng nó không hiển thị nó. Để hiển thị cốt truyện, chúng ta cần gọi phương thức plt. chức năng hiển thị []
Điểm đánh dấu và kiểu đường kẻ
Trong các ví dụ Triển khai thực tế mà chúng ta sẽ triển khai trong các chủ đề phụ liên tiếp, tất cả các biểu đồ được tạo thành từ các điểm có các đường nối chúng. Các điểm là các cặp [x,y] từ danh sách đầu vào X và Y mà chúng tôi chuyển đến biểu đồ[];
Các điểm gần như vô hình, nếu không có các cạnh trong biểu đồ. Tuy nhiên, chúng là những người tạo ra cốt truyện thực sự vì các điểm đánh dấu vị trí. Kết quả là, chúng được gọi là các điểm đánh dấu trong thuật ngữ matplotlib. Theo mặc định, Matplotlib vẽ các điểm đánh dấu dưới dạng một dấu chấm và các đường thẳng dưới dạng các đoạn thẳng mỏng; . CTM. Biểu đồ đường hoặc biểu đồ đường là một loại biểu đồ hiển thị thông tin dưới dạng một chuỗi các điểm dữ liệu được gọi là 'điểm đánh dấu' được kết nối bằng các đoạn đường thẳng
Để vẽ biểu đồ đường thẳng, các bước cần thực hiện như sau. bước
1. Nhập matplotlib
2. plt. plot[x, y, color, others] Vẽ y theo x dưới dạng đường kẻ và/hoặc điểm đánh dấu. 3. plt. xlabel[“Your Text”] Đặt nhãn trục X của các trục hiện tại. 5. plt. set_title[“Your Title”] Đặt tiêu đề cho các trục hiện tại. 6. plt. show[] Hiển thị một hình
Điều này có thể được hiểu rõ hơn thông qua Triển khai thực tế sau đây. Triển khai thực tế–1
Để vẽ biểu đồ đường đơn giản bằng hai danh sách
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
4. plt. ylabel[“Your Text”] Đặt nhãn trục Y của các trục hiện tại
2. 7
Giải trình. Để vẽ biểu đồ đường, điều đầu tiên cần làm là nhập matplotlib bằng cách sử dụng câu lệnh
nhập matplotlib. pyplot dưới dạng plt
Ở đây, plt là tên viết tắt hoặc tên bí danh và tiêu chuẩn. Tương tự, NumPy được nhập dưới dạng np, mà chúng tôi sẽ sử dụng cho các biểu đồ liên tiếp. Những tên ngắn này làm cho mã rõ ràng và dễ hiểu hơn. Trong câu lệnh tiếp theo, plt được sử dụng để gọi phương thức plot[], phương thức này vẽ biểu đồ giữa tập giá trị đã cho
Thực hành Tin học với Python–XII
plt. cốt truyện [[1,2,3],[5,7,4]]
Câu lệnh này mô tả hai danh sách làm đối số được vẽ trong biểu đồ. Vì mọi thứ được vẽ trong nền trước, nên nó được đưa và hiển thị ở phía trước bằng cách sử dụng lệnh plt. buổi bieu diễn[]
Thanh công cụ điều hướng tương tác
Khi sử dụng matplotlib. pyplot, thanh công cụ được bật theo mặc định cho mọi hình. Nó cung cấp các chức năng soạn thảo và thao tác cơ bản để vẽ đồ thị tương tác. Ở dưới cùng của cửa sổ, chúng ta có thể tìm thấy thanh công cụ điều hướng. Sau đây là mô tả về từng nút của nó [từ trái sang phải]
Ngoài khu vực cốt truyện, chúng tôi có một vài tùy chọn được hiển thị ở góc dưới cùng bên trái của cửa sổ
2. 8
plt. show[] dùng để hiển thị đồ thị
Đặt lại cửa sổ gốc. Chúng tôi có thể thay đổi kích thước cửa sổ cốt truyện theo yêu cầu của chúng tôi. Nó có thể được đặt lại về kích thước cửa sổ ban đầu bằng tùy chọn này. Quay lại Chế độ xem trước đó. Nó đưa chúng ta đến chế độ xem trước từ chế độ xem hiện tại. Chuyển tiếp sang chế độ xem tiếp theo. Nó đưa chúng ta đến chế độ xem tiếp theo từ chế độ xem hiện tại
Xoay trục bằng chuột trái, thu phóng bằng chuột phải. Được sử dụng để phóng to bất kỳ phần nào của hình được vẽ
• Chảo. Nhấn và giữ chuột trái để di chuyển hình, kéo nó đến vị trí mới. Khi bạn hài lòng với vị trí, hãy thả nút chuột. Trong khi xoay, nếu chúng ta nhấn [hoặc giữ] phím x hoặc y, thì thao tác xoay được giới hạn ở trục đã chọn
• Phóng. Nhấn và giữ nút chuột phải để phóng to hình, kéo nó đến vị trí mới. Di chuyển sang phải hoặc sang trái sẽ tạo ra tỷ lệ phóng to hoặc thu nhỏ trục X của hình. Điều này cũng đúng với chuyển động lên hoặc xuống của trục Y. Điểm mà chúng ta nhấp chuột vẫn đứng yên để chúng ta có thể phóng to xung quanh một điểm đã cho trong hình. Các phím x và y hoạt động giống như đã đề cập trước đó, nhưng bây giờ chúng ta có thể nhấn phím Ctrl để giữ nguyên tỷ lệ khung hình
Phóng to hình chữ nhật. Kích hoạt chế độ này, chúng ta có thể vẽ một hình chữ nhật trên hình [giữ chuột trái khi vẽ] và khung nhìn sẽ được phóng to theo hình chữ nhật đó
Lưu hình. Tùy chọn này được sử dụng để lưu hình được vẽ vào đĩa cứng bằng cách đặt tên thích hợp cho nó. Nhấp vào nút này và hộp thoại lưu tệp sẽ bật lên cho phép chúng tôi lưu hình hiện tại
Định cấu hình ô con. Khi chúng tôi nhấp vào nút này, một cửa sổ bật lên cho phép chúng tôi định cấu hình các không gian khác nhau bao quanh hình [trái, phải, lên, nút, giữa]
Điều này hữu ích vì chúng tôi có thể muốn thêm một số tùy chỉnh bổ sung vào biểu đồ của mình trước khi hiển thị nó. Ví dụ: chúng tôi có thể muốn thêm nhãn vào trục và tiêu đề cho biểu đồ
2. 8. 1 Nhiều Ô
Nếu chúng ta muốn vẽ nhiều đường trong một biểu đồ, chúng ta chỉ cần gọi hàm plot[] nhiều lần. Triển khai thực tế–2
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Để thêm chú thích, tiêu đề và nhãn vào biểu đồ đường có nhiều đường
CTM. Truyền thuyết có thể được thay đổi linh hoạt
2. 9
Truyền thuyết
Tiêu đề
Diện tích lô
Giải trình
Thực hành Tin học với Python–XII
Trong chương trình trên, chúng ta đã vẽ hai đường bằng Mẹo học tập. Chúng ta có thể vẽ bao nhiêu biểu đồ đường với các tiêu đề thích hợp được cung cấp dọc theo trục X và theo yêu cầu bằng cách gọi hàm plot[] nhiều lần với các đối số phù hợp. trục Y. Ngoài ra, một thuật ngữ mới đã được sử dụng, tôi. e. , truyền thuyết. Nếu chúng ta nhìn vào biểu đồ đường của các ví dụ trước, chúng ta nhận ra rằng chúng ta phải xem mã của mình để hiểu loại hàm nào được mô tả. Thông tin này nên có sẵn trong sơ đồ để thuận tiện. Truyền thuyết được sử dụng cho mục đích này. Vì vậy, chú thích là văn bản hoặc chuỗi “phải được đọc” để hiểu biểu đồ
2. 10
Huyền thoại được sử dụng trong biểu đồ đường để giải thích chức năng hoặc các giá trị bên dưới các đường khác nhau của biểu đồ
2. 8. 2 Nhiều lần xem
Trong trường hợp chúng ta muốn vẽ các chú giải trong các khung nhìn khác nhau trong cùng một cửa sổ, chúng ta có thể sử dụng hàm subplot[] như được minh họa trong phần Triển khai thực tế–3. Triển khai thực tế–3
Để vẽ hai dòng trong hai chế độ xem khác nhau của cùng một cửa sổ
Trong chương trình trên, plt. câu lệnh subplot[] được sử dụng. Lệnh subplot[] chỉ định numrows, numcols và fignum. Trong chương trình trên, chúng ta đã nhập thư viện NumPy thông qua câu lệnh—nhập numpy dưới dạng np. Triển khai thực tế–3A
Trong chương trình trên, chúng tôi đã sửa đổi mã cho Triển khai thực tế-3. Phương thức subplots_adjust[] được sử dụng để cung cấp khoảng cách ngang [hspace] và khoảng cách theo chiều rộng [wspace] giữa hai ô con sao cho tiêu đề tương ứng của chúng hoặc bất kỳ thành phần con nào khác không trùng lặp hoặc xung đột với nhau và do đó, đầu ra là như vậy
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Để vẽ hai dòng trong hai chế độ xem khác nhau của cùng một cửa sổ bằng cách điều chỉnh khoảng cách giữa các ô con. [Sửa đổi cách triển khai thực tế–3]
2. 11
arange[] Một hàm nữa mà chúng ta đã sử dụng trong đoạn mã trên là arange[]. Hàm sắp xếp NumPy [đôi khi được gọi là np. arange] là một công cụ để tạo các chuỗi số trong Python. Nó trả về các giá trị số cách đều nhau trong một khoảng thời gian, được lưu trữ dưới dạng một mảng NumPy hoặc chúng ta có thể nói một danh sách [i. e. , một đối tượng ndarray]
Cú pháp cho arange[] là
Thực hành Tin học với Python–XII
Tên chức năng
Loại dữ liệu [tùy chọn]
np. arange[[bắt đầu,]dừng[,bước,][,dtype]]
Bắt đầu khoảng thời gian [tùy chọn]
Phần cuối của “bước” khoảng cách giữa các giá trị [tùy chọn]
Nơi đây,
bắt đầu [tùy chọn]
Tham số bắt đầu cho biết giá trị bắt đầu của phạm vi
Tham số này là tùy chọn, vì vậy nếu bạn bỏ qua nó, nó sẽ tự động mặc định là 0. dừng [bắt buộc]
Tham số dừng cho biết kết thúc của phạm vi. Hãy nhớ rằng giống như tất cả các lập chỉ mục Python, giá trị này sẽ không được bao gồm trong phạm vi kết quả. bước [tùy chọn]
Tham số bước chỉ định khoảng cách giữa các giá trị trong chuỗi
Tham số này là tùy chọn. Nếu bạn không chỉ định giá trị bước, theo mặc định, giá trị bước sẽ là 1. 2. 12
dtype [tùy chọn]
Tham số dtype chỉ định kiểu dữ liệu
Ví dụ: để tạo phạm vi giá trị từ 0 đến 8, với gia số là 2, chúng tôi sẽ sử dụng vị trí bắt đầu là 0 và vị trí dừng là 8. Để tăng theo các bước của 2, chúng tôi sẽ đặt tham số bước thành 2. Do đó, tuyên bố sẽ được. np. sắp xếp [bắt đầu = 0, dừng = 8, bước = 2]
Lệnh này sẽ tạo ra một dãy số như hình
0
2
4
6
Giá trị cuối cùng phải là 8 nhưng theo cú pháp, nó sẽ bị loại trừ và do đó, 6 sẽ được lấy làm số cuối cùng được hiển thị cho phạm vi đã cho. Triển khai thực tế–4
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Chương trình vẽ biểu đồ tần suất của các điểm bằng biểu đồ đường
2. 13
Triển khai thực tế–5 Chương trình vẽ biểu đồ sóng hình sin bằng biểu đồ đường
Trong chương trình được đưa ra ở trang trước, chúng ta đã sử dụng một phương thức khác arange[]. Nó được sử dụng để cung cấp một loạt các điểm sẽ được hiển thị dưới dạng lưới, với đối số đầu tiên là điểm bắt đầu theo sau là điểm/giá trị kết thúc và đối số thứ ba cấu thành giá trị gia tăng/bước
Thực hành Tin học với Python–XII
Sóng hình sin được hình thành bằng cách sử dụng phương thức sin[] và chuyển các giá trị trên trục X làm tham số
2. 14
Thực hành–6 Chương trình vẽ biểu thức đại số. 10x + 14 sử dụng biểu đồ đường
Triển khai thực tế–7
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Chương trình vẽ phương trình bậc hai bằng biểu đồ đường đứt nét
2. 15
Để vẽ bất kỳ phương trình nào, cần phải nhập thư viện NumPy cùng với matplotlib. Với biểu đồ [], chúng tôi đã đưa ra một đối số là 'b––' biểu thị rằng dòng sẽ được hiển thị sẽ có kiểu nét đứt với màu xanh lam như được đưa ra với chữ cái bắt đầu 'b'. Thay đổi màu và kiểu đường kẻ
Chúng ta đã thấy rằng trong một biểu đồ nhiều dòng, Matplotlib tự động chọn các màu khác nhau cho các dòng khác nhau. Chúng tôi cũng được tự do lựa chọn chúng. Matplotlib cung cấp các kiểu và màu sắc khác nhau cho [các] dòng mà chúng tôi đang vẽ. Để hiểu điều này tốt hơn, nó đã được triển khai trong Thực hiện thực tế–8. Triển khai thực tế–8
Thực hành Tin học với Python–XII
Để vẽ nhiều dòng với các màu khác nhau được xác định rõ ràng
Trong mã trước, chúng tôi chỉ định màu làm đối số cuối cùng [trong trường hợp này, với trục Y ẩn]—để vẽ các đường màu vàng, đỏ tươi và lục lam [từ dưới lên trên]. 2. 16
Dưới đây là bảng các chữ viết tắt được sử dụng để chọn màu. viết tắt màu
Tên màu
b
màu xanh da trời
c
lục lam
g
màu xanh lá
k
màu đen
m
đỏ tươi
r
màu đỏ
w
trắng
y
màu vàng
Ngoài ra, các kiểu đường cũng có thể được thay đổi theo nhu cầu của người dùng. Matplotlib cho phép chúng tôi sử dụng các kiểu đường kẻ khác nhau. Tất cả các phong cách có sẵn được liệt kê trong bảng sau
mẹo học tập. Ngay cả khi bạn bỏ qua thông tin màu sắc trong ô [], Python sẽ vẽ nhiều dòng trong cùng một ô với các màu khác nhau nhưng các màu này được quyết định nội bộ bởi matplotlib [python]
kiểu viết tắt
Phong cách
-
đường vẽ liền
--
vạch đứt
-
đường gạch ngang
:
đường chấm chấm
Tất cả các dòng nhìn thấy cho đến bây giờ là những dòng thích hợp mà không có bất kỳ dấu chấm hoặc dấu gạch ngang nào. Matplotlib cho phép chúng tôi sử dụng các kiểu đường kẻ khác nhau được triển khai trong Thực hành thực tế–9. Triển khai thực tế–9
Để vẽ các đường có kiểu khác nhau bằng hàm plot[]
Trực quan hóa dữ liệu bằng Pyplot
Ngoài việc sử dụng các từ viết tắt màu, chúng ta cũng có thể đặt tên đầy đủ cho các màu như vàng, đỏ, xanh dương, v.v. , và do đó, kết quả hiển thị bên dưới thu được
2. 17
Đoạn mã này tạo ra một đường đứt nét màu xanh lam, một đường chấm gạch ngang màu xanh lá cây và một đường chấm chấm màu đỏ
Thực hành Tin học với Python–XII
2. 9 BIỂU ĐỒ TẢN XẠ
2. 18
Biểu đồ phân tán là một trực quan hóa dữ liệu hai chiều sử dụng các dấu chấm để biểu thị các giá trị thu được cho hai biến khác nhau—một biến được vẽ dọc theo trục X và biến còn lại được vẽ dọc theo trục Y. Việc trực quan hóa dữ liệu được thực hiện dưới dạng tập hợp các điểm không được kết nối bằng các đường. Mỗi trong số chúng có tọa độ được xác định bởi giá trị của các biến [một biến xác định vị trí X, biến kia xác định vị trí Y]. Biểu đồ phân tán thường được sử dụng để xác định mối liên hệ tiềm năng giữa hai biến. Triển khai thực tế–10
Vẽ biểu đồ phân tán cho chiều cao và cân nặng cho trước của 15 học sinh
Trong biểu đồ trên, biểu đồ phân tán đơn giản và được hiển thị theo cài đặt mặc định. Chúng ta có thể trang trí biểu đồ bằng cách sử dụng một số đối số từ khóa sau
• s. Đây là viết tắt của kích thước của điểm đánh dấu tính bằng pixel*pixel. Nó có thể là một giá trị duy nhất [được sử dụng cho tất cả các điểm] hoặc một mảng có cùng kích thước X và Y [để mỗi điểm sẽ có kích thước riêng]. • c. Đây là màu điểm. Nó có thể là một giá trị duy nhất hoặc một danh sách các màu [sẽ được xoay vòng trên các điểm được vẽ] cuối cùng có cùng kích thước của X và Y