[Introduction à Python] Utilisation basique de la bibliothèque matplotlib

• Cet article est publié avec l'intention que la rédaction de Prosta publie un article de grammaire Python très populaire, qui sera utile pour l'apprentissage de tous. Site de référence: [Introduction à Python] Utilisation de base de la bibliothèque matplotlib

[Introduction à Python] Utilisation basique de la bibliothèque matplotlib

En Python, vous pouvez facilement effectuer des calculs scientifiques en utilisant des bibliothèques telles que numpy et scipy, mais il serait plus facile à comprendre si vous pouviez représenter les résultats de ces calculs dans des graphiques. Une bibliothèque appelée matplotlib est utile dans de tels cas. matplotlib vous permet de tracer des données sur des graphiques en Python. En combinant avec numpy et scipy, vous pouvez lire, traiter, calculer et tracer des données uniquement avec Python.

Cette fois, je vais vous expliquer l'utilisation de base de matplotlib.

Installez matplotlib

Installation de numpy / scipy

matplotlib est souvent combiné avec numpy et scipy. Ce n'est pas absolu, mais si vous en avez besoin, installez d'abord numpy et scipy.

Installez matplotlib

Installez matplotlib. matplotlib peut être installé avec la commande pip.

pip install matplotlib

Vous pouvez également télécharger le fichier à partir de la page matplotlib et installer le fichier téléchargé avec la commande pip.

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

commande pip

pip installez le chemin du fichier que vous venez de télécharger

Il existe plusieurs versions de matplotlib ainsi que numpy et scipy, alors téléchargez la version qui convient à votre python ou à votre système d'exploitation. Par exemple, le fichier "matplotlib-2.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl" est pour python3.6, Windows 64 bits.

Utilisez matplotlib

Dessinez un graphique

Après avoir installé matplotlib, affichons le graphique immédiatement. Utilisez plot () et show () dans le module matplotlib.pyplot pour afficher le graphique.

from matplotlib import pyplot

pyplot.plot(axe x,axe y)
pyplot.show()

Passez une séquence (tableau numpy ou liste) comme argument de plot (). Le premier argument représente l'axe des x et le deuxième argument représente l'axe des y. Tracez les données avec plot () et affichez-les réellement à l'écran avec show ().

import math
import numpy as np
from matplotlib import pyplot

pi = math.pi   #Utiliser π du module mathématique

x = np.linspace(0, 2*pi, 100)  #Un tableau numpy qui divise la plage de 0 à 2π en 100
y = np.sin(x)

pyplot.plot(x, y)
pyplot.show()

Résultat d'exécution

Dans cet exemple, la fonction triangulaire sin est calculée par numpy et le résultat est affiché par matplotlib. C'est plus visuel et plus facile à comprendre que de regarder les chiffres.

Paramètres du graphique

J'ai pu afficher le graphique avec plot () et show (), mais il y a peu d'informations dans ce graphique. Cet exemple est un graphique célèbre du péché, il est donc facile à comprendre, mais vous devez généralement définir le titre, le nom de l'axe, la légende, etc. pour montrer ce que le graphique représente.

Avec matplotlib, vous pouvez facilement définir des graphiques.

-Comme c'est le même que l'exemple ci-dessus, il est omis.

#Nommez la légende avec le mot-clé label pour la légende
pyplot.plot(x, y, label='sin')

#Titre du graphique
pyplot.title('Sin Graph')

#Axe graphique
pyplot.xlabel('X-Axis')
pyplot.ylabel('Y-Axis')

#Légende du graphique
pyplot.legend()

pyplot.show()

Résultat d'exécution

Dans cet exemple, j'ai ajouté un titre, un nom d'axe et une légende au graphique sin. Lorsque vous donnez une légende, n'oubliez pas de donner le nom de la légende avec le mot-clé label de plot (). Il existe de nombreux autres paramètres pour le graphique, tels que la modification de la couleur et du type de ligne.

Afficher plusieurs graphiques

Dans l'exemple précédent, seul le graphique de sin était affiché, mais vous pouvez afficher plusieurs données en ajoutant des données avec plot ().

pi = math.pi

x = np.linspace(0, 2*pi, 100)
sin_y = np.sin(x)
cos_y = np.cos(x)  #Nouveau calcul du cos

pyplot.plot(x, sin_y, label='sin')
pyplot.plot(x, cos_y, label='cos')  #Tracer la valeur de cos

#Titre du graphique
pyplot.title('Sin And Cos Graph')

#Axe graphique
pyplot.xlabel('X-Axis')
pyplot.ylabel('Y-Axis')

#Légende du graphique
pyplot.legend()

pyplot.show()

Résultat d'exécution

Dans cet exemple, en plus du sin précédent, le graphique cos est également affiché. J'ai pu afficher deux graphiques en même temps. N'oubliez pas d'utiliser le mot-clé et la légende de l'étiquette pour afficher la légende lors de l'affichage de plusieurs graphiques.

conseillé

➡ [Free to use] 7 sites d'apprentissage où vous pouvez étudier Python ➡ Réputation des livres et livres de référence Python