Кастомизация Matplotlib в Python

Кастомизация Matplotlib в Python

Комментарии

Что такое Matplotlib

Matplotlib - это популярная библиотека визуализации данных в Python, широко используемая для создания статических, интерактивных и анимированных визуализаций в Python. Мы можем представлять наши данные различными интерактивными способами, такими как графики, гистограммы, круговые диаграммы и т.д.

Почему Matplotlib

Он предоставляет широкий спектр возможностей настройки, чтобы сделать ваши графики более информативными и визуально привлекательными. Вот некоторые из опций настройки, доступных в Matplotlib:

  • Добавление маркеров
  • Изменение вида графика
  • Добавление меток и заголовков
  • Добавление легенд

Использование маркеров в графиках

Маркеры в Matplotlib используются для представления точек данных на графике с помощью символа, такого как круг, квадрат или треугольник. Мы можем выполнять различные функции и настройки, используя ключевое слово marker, например:

Изменение размера маркераизменение цвета маркераИзменение цвета и ширины края маркера

Синтаксис

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

ypoints = [10,20,34,40,15]

plt.plot(ypoints, marker="o", markeredgecolor="black", markersize=7, markerfacecolor="red")
plt.show()

Вывод

График

Различные виды представления данных

Мы можем представить наши данные в различных интерактивных формах, таких как:Круговые диаграммы, Гистограммы, Штриховые диаграммы и т.д., используя вид ключевого слова.

Примечание

Вид графика записывается в виде строки.

Синтаксис

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
graph = df.plot(kind="bar")
plt.show(graph)

Вывод:

График

Метки и заголовки

Метки и заголовки являются наиболее важными компонентами графика Matplotlib, поскольку они предоставляют информацию о визуализируемых данных. Они делают график более понятным. Мы можем добавить метки как по оси x, так и по оси y, в то время как заголовок дает графику название, которое становится более информативным.

Синтаксис

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
graph = df.plot(kind="bar")
plt.title("Monthly Sales")
plt.xlabel("Years")
plt.ylabel("Sales")
plt.show(graph)

Вывод

График

Настройка с помощью Легенды

Легенда используется для идентификации и различения различных графиков на рисунке. Мы можем изменить цвет нескольких столбцов, что делает наш график более интерактивным и легким для понимания.

Синтаксис

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 9], 'y': [2, 5, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
graph = df.plot(kind="bar")
plt.legend(["blue","orange"])
plt.show(graph)

Вывод

График