[PYTHON] Ein Forscher eines Pharmaunternehmens fasste Matplotlib zusammen

Einführung

Hier erklären wir Matplotlib für Anfänger von Python. Es soll Python3-Serie verwenden.

Bibliothek laden

Laden Sie es wie jede andere Bibliothek mit "import". % matplotlib inlline ist eine Beschreibung zum Zeichnen eines Diagramms auf einem Notizbuch in Jupyter Notebook.

matplotlib_1.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

Liniendiagramm

Das Faltliniendiagramm kann grundsätzlich wie folgt gezeichnet werden.

matplotlib_2.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y = [3, 1, 2]
plt.title('Line-chart') #Graphentitel
plt.xlabel('X-axis') #x-Achsenbeschriftung
plt.ylabel('Y-axis') #y-Achsenbeschriftung

plt.plot(x, y) #Erstellen Sie ein Diagramm
plt.savefig('matplotlib_2.png') #Speichern Sie das Diagramm als Bilddatei

Um mehrere Liniendiagramme zu zeichnen, schreiben Sie wie folgt.

matplotlib_3.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


plt.plot([1, 2, 3])
plt.plot([3, 1, 2])
plt.title('Line-chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.legend(['Line-1', 'Line-2']) #Gebrauchsanweisung

plt.show() #Grafik anzeigen
plt.savefig('matplotlib_3.png')

Sie können den obigen Code auch wie folgt umschreiben:

matplotlib_4.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3])
ax.plot([3, 1, 2])
ax.set_title('Line-chart')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.legend(['Line-1', 'Line-2'])

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_4.png')

Sie können auch mehrere Diagramme vertikal anordnen.

matplotlib_5.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(2) #In zwei Zeilen aufstellen
plt.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1) #Abstand zwischen den Diagrammen

ax[0].plot([1, 2, 3])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[0].set_xlabel('X-axis')
ax[0].set_ylabel('Y-axis')
ax[1].plot([3, 1, 2])
ax[1].set_title('Line-chart-2')
ax[1].set_xlabel('X-axis')
ax[1].set_ylabel('Y-axis')

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_5.png')

Ebenso können Sie sie nebeneinander anordnen.

matplotlib_6.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(1, 2) #In 1 Zeile und 2 Spalten anordnen
plt.subplots_adjust(wspace=1, hspace=1)

ax[0].plot([1, 2, 3])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[0].set_xlabel('X-axis')
ax[0].set_ylabel('Y-axis')
ax[1].plot([3, 1, 2])
ax[0].set_title('Line-chart-1')
ax[1].set_xlabel('X-axis')
ax[1].set_ylabel('Y-axis')

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_6.png')

Balkendiagramm

Das Balkendiagramm kann wie folgt gezeichnet werden.

matplotlib_7.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y = [3, 1, 2]

plt.bar(x, y, tick_label=['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3']) #Erstellen Sie ein Balkendiagramm, indem Sie Daten und den Namen der Bezeichnung angeben

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_7.png')

Wenn Sie mehrere Balkendiagramme nebeneinander anordnen, schreiben Sie wie folgt.

matplotlib_8.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


y1 = [3, 1, 2]
y2 = [2, 3, 1]
x = np.arange(len(y1))

bar_width = 0.3 #Geben Sie die Breite des Balkendiagramms an

plt.bar(x, y1, width=bar_width, align='center')
plt.bar(x+bar_width, y2, width=bar_width, align='center')
plt.xticks(x+bar_width/2, ['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3'])

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_8.png')

Schreiben Sie beim vertikalen Stapeln wie folgt.

matplotlib_9.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


x = [1, 2, 3]
y1 = [3, 1, 2]
y2 = [2, 3, 1]

plt.bar(x, y1, tick_label=['Bar-1', 'Bar-2', 'Bar-3'])
plt.bar(x, y2, bottom=y1) #Setze y2 auf y1

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_9.png')

Histogramm

Schreiben Sie beim Zeichnen eines Histogramms wie folgt.

matplotlib_10.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


num_random = np.random.randn(100)
plt.hist(num_random, bins=10) #Erstellen Sie ein Histogramm

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_10.png')

Streudiagramm

Die Zeichnung des Streudiagramms ist wie folgt.

matplotlib_11.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


x = np.random.choice(np.arange(100), 100)
y = np.random.choice(np.arange(100), 100)

plt.scatter(x, y) #Erstellen Sie ein Streudiagramm

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_11.png')

Kuchendiagramm

Das Kreisdiagramm kann wie folgt gezeichnet werden.

matplotlib_12.py

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt


percent_data = [45, 25, 15, 10, 5]

plt.pie(percent_data, labels=['data-1', 'data-2', 'data-3', 'data-4', 'data-5']) #Erstellen Sie ein Kreisdiagramm (oval)
plt.axis('equal') #Mach es kreisförmig

plt.show()
plt.savefig('matplotlib_12.png')

Zusammenfassung

Hier habe ich erklärt, wie man mit Matplotlib ein Liniendiagramm, ein Balkendiagramm, ein Histogramm, ein Streudiagramm und ein Kreisdiagramm zeichnet. Wir möchten in der Lage sein, die geeignete Datenvisualisierungsmethode entsprechend dem Zweck auszuwählen.

Referenzmaterialien / Links

Was ist die Programmiersprache Python? Kann es für KI und maschinelles Lernen verwendet werden?