Du débutant au confirmé, illustrez la méthode de dessin avec Matplotlib

Méthodes de dessin Matplotlib illustrées : de base à avancée, des exemples de code spécifiques sont requis

Introduction :
Matplotlib est une puissante bibliothèque de dessins couramment utilisée pour la visualisation de données. Qu'il s'agisse d'un simple graphique linéaire, d'un nuage de points complexe ou d'un graphique 3D, Matplotlib peut répondre à vos besoins. Cet article présentera en détail les méthodes de dessin de Matplotlib, de base à avancée, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Installation et importation de Matplotlib

1. Installer Matplotlib
   Utilisez la commande pip install matplotlib dans le terminal pour installer Matplotlib.
2. Importer Matplotlib
   Utilisez import matplotlib.pyplot as plt pour importer Matplotlib et convenez de l'alias couramment utilisé plt pour faciliter les appels ultérieurs.

2. Dessinez un graphique linéaire simple
Ce qui suit est un exemple de graphique linéaire simple, montrant l'évolution des ventes d'une entreprise au cours des 12 derniers mois.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
months = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec']
sales = [100, 120, 150, 130, 140, 160, 180, 170, 190, 200, 210, 220]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制折线图
plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales Trend')
plt.xlabel('Months')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

3. Style de graphique personnalisé
Matplotlib fournit une multitude de paramètres de style de graphique, qui peuvent rendre vos graphiques plus personnalisés et plus beaux.

1. Ajuster la couleur et le style de ligne

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue')

   Copier après la connexion

   Vous pouvez définir le style du marqueur via le paramètre marqueur, le paramètre style de ligne via le paramètre style de ligne et la couleur via le paramètre de couleur.

2. Définissez la légende

   plt.plot(months, sales, marker='o', linestyle='-', color='blue', label='Sales')
   plt.legend()

   Copier après la connexion

   Utilisez le paramètre label pour définir l'étiquette de la légende, puis utilisez la méthode plt.legend() pour afficher la légende.

3. Ajouter des lignes de quadrillage

   plt.grid(True)

   Copier après la connexion

   Utilisez la méthode plt.grid(True) pour ajouter des lignes de quadrillage.

4. Dessinez des nuages ​​de points et des graphiques à barres
En plus des graphiques linéaires, Matplotlib prend également en charge le dessin de nuages ​​de points et de graphiques à barres.

1. Dessinez un nuage de points
   Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de nuage de points montrant la relation entre la température et les précipitations dans une ville.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
temperature = [15, 19, 22, 18, 25, 28, 30, 29, 24, 20]
rainfall = [20, 40, 30, 10, 55, 60, 70, 50, 45, 35]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制散点图
plt.scatter(temperature, rainfall, color='red')

# 设置标题和标签
plt.title('Temperature vs Rainfall')
plt.xlabel('Temperature (°C)')
plt.ylabel('Rainfall (mm)')

# 显示图表
plt.show()

2. Dessinez un graphique à barres
   Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de graphique à barres qui montre les ventes d'un certain produit dans différentes régions.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
sales = [100, 120, 150, 130]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制条形图
plt.bar(regions, sales, color='blue')

# 设置标题和标签
plt.title('Sales by Region')
plt.xlabel('Region')
plt.ylabel('Sales')

# 显示图表
plt.show()

5. Dessinez des graphiques avancés
Matplotlib peut également dessiner des graphiques plus complexes, tels que des diagrammes circulaires et des graphiques 3D.

1. Dessinez un diagramme circulaire
   Vous trouverez ci-dessous un exemple simple de diagramme circulaire qui montre la proportion des ventes de différents produits sur un marché.

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
products = ['A', 'B', 'C', 'D']
sales = [30, 20, 25, 15]

# 创建图表和画布
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 绘制饼图
plt.pie(sales, labels=products, autopct='%.1f%%')

# 设置标题
plt.title('Sales by Product')

# 显示图表
plt.show()

2. Dessiner un graphique 3D
   Ce qui suit est un exemple simple de graphique 3D, montrant le graphique de surface tridimensionnel d'une certaine fonction.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建图表和画布
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置标题和标签
ax.set_title('3D Surface Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图表
plt.show()

Conclusion :
Grâce à l'introduction et aux exemples de cet article, nous pouvons comprendre les méthodes de dessin et les techniques d'utilisation de Matplotlib. Qu'il s'agisse d'un simple graphique linéaire ou d'un nuage de points complexe et d'un graphique 3D, Matplotlib offre une multitude de fonctions et d'options pour répondre aux différents besoins de visualisation de données. J'espère que cet article sera utile aux utilisateurs débutants et expérimentés, afin qu'ils puissent mieux utiliser Matplotlib pour l'analyse et l'affichage des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!