Matplotlib— это библиотека визуализации данных на Python
Подбиблиотека Matplotlib представляет собой набор функций, которые позволяют создавать различные диаграммы.Линейные диаграммы используется для представления взаимосвязей между двумя наборами данных X и Y на разных осях.В этой статье мы узнаем о линейных диаграммах и простых линейных графиках Matplotlib.
Линейный график Python в Matplotlib
Здесь мы рассмотрим несколько примеров построения линейной диаграммы на Python с помощью Matplotlib:
Простой линейный график в Matplotlib
В этом примере с помощью NumPy для определения полученных данных создается простая линейчатая диаграмма. Значения x представляют собой распределение точек, а значения y рассчитываются как удвоенные соответствующие значения x.
# importing the required libraries
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# define data values
x = np.array([1, 2, 3, 4]) # X-axis points
y = x*2 # Y-axis points
plt.plot(x, y) # Plot the chart
plt.show() # display
Вывод:
Простой линейный график между данными X и Y
На изображении выше мы видим, что на осях X и Y нет меток.Метки необходимы для понимания размеров диаграмм.В следующем сообщении мы увидим, как добавить метки к диаграммам.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Define X and Y variable data
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = x*2
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X-axis") # add X-axis label
plt.ylabel("Y-axis") # add Y-axis label
plt.title("Any suitable title") # add title
plt.show()
Вывод:
Простой линейный график с метками и заголовком
Линейный график с примечаниями
В этом примере линейчатая диаграмма создана с использованием выборочных точек данных. К каждой точке данных на линейчатой диаграмме добавлены аннотации с координатами x и y для большей наглядности.
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
# Create a line chart
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-')
# Add annotations
for i, (xi, yi) in enumerate(zip(x, y)):
plt.annotate(f'({xi}, {yi})', (xi, yi), textcoords="offset points", xytext=(0, 10), ha='center')
# Add title and labels
plt.title('Line Chart with Annotations')
plt.xlabel('X-axis Label')
plt.ylabel('Y-axis Label')
# Display grid
plt.grid(True)
# Show the plot
plt.show()
Вывод:
Несколько линейных графиков с использованием Matplotlib
Мы можем отобразить несколько диаграмм в одном контейнере с помощью функции pyplot.figure(). Это поможет нам сравнивать различные диаграммы, а также управлять их внешним видом.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = x*2
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.title("Any suitable title")
plt.show() # show first chart
# The figure() function helps in creating a
# new figure that can hold a new chart in it.
plt.figure()
x1 = [2, 4, 6, 8]
y1 = [3, 5, 7, 9]
plt.plot(x1, y1, '-.')
# Show another chart with '-' dotted line
plt.show()
Вывод:
Несколько графиков на одной оси
Здесь мы рассмотрим, как добавить два графика на одну ось.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = x*2
# first plot with X and Y data
plt.plot(x, y)
x1 = [2, 4, 6, 8]
y1 = [3, 5, 7, 9]
# second plot with x1 and y1 data
plt.plot(x1, y1, '-.')
plt.xlabel("X-axis data")
plt.ylabel("Y-axis data")
plt.title('multiple plots')
plt.show()
Вывод:
Заполните область между двумя линиями
С помощью функции pyplot.fill_between() мы можем заполнить область между двумя линейными графиками на одном и том же графике. Это поможет нам понять разницу между двумя линейными графиками на основе определённых условий.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = x*2
plt.plot(x, y)
x1 = [2, 4, 6, 8]
y1 = [3, 5, 7, 9]
plt.plot(x, y1, '-.')
plt.xlabel("X-axis data")
plt.ylabel("Y-axis data")
plt.title('multiple plots')
plt.fill_between(x, y, y1, color='green', alpha=0.5)
plt.show()
Вывод:
Заполните область между данными Y и Y1, соответствующую данным по оси X