logo

Funkce Matplotlib.pyplot.plot() v Pythonu

Matplotlib je výkonná Python knihovna, která slouží jako numerické a matematické rozšíření knihovny NumPy. Jednou z jeho klíčových součástí je Pyplot , který nabízí stavové rozhraní modulu Matplotlib, které uživatelům představuje známé prostředí podobné MATLABu. Prostřednictvím funkce Matplotlib.pyplot.plot() v Pythonu mohou uživatelé bez námahy vytvářet různé grafy, včetně liniových grafů, vrstevnicových grafů, histogramů, rozptylových grafů, 3D grafů a dalších. Tato všestrannost dělá Matplotlib neocenitelným nástrojem pro vizualizaci a analýzu dat v Krajta programovací jazyk.

Co je funkce Matplotlib.pyplot.plot()?

The matplotlib.pyplot.plot()> funkce je základní součástí knihovny Matplotlib, konkrétně v modulu Pyplot. Slouží k generování 2D hexagonálního binningového grafu na základě daných datových bodů reprezentovaných proměnnými x a y. Propojuje datové body s čarami, což umožňuje přizpůsobení vzhledu grafu pomocí parametrů, jako jsou styly čar a značky. Tato všestranná funkce je široce používána pro vizualizaci dat v různých oblastech.



Syntax: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

přejmenování adresáře
  • Parametry:
    • x, y: Tyto parametry představují horizontální a vertikální souřadnice datových bodů. Hodnoty „x“ jsou volitelné, což umožňuje flexibilitu v procesu vykreslování.
    • fmt: Toto je volitelný parametr, který obsahuje hodnotu řetězce. Používá se k určení formátu vykreslování, definování stylu čáry, značky a barvy.
    • data: Nepovinný parametr „data“ odkazuje na objekt s označenými daty. Poskytuje pohodlný způsob přímého předávání dat, zlepšuje čitelnost a snadné použití.
  • Vrácení: Theplot()>Funkce vrací seznam objektů Line2D, z nichž každý představuje segment vykreslených dat. Tyto objekty Line2D zapouzdřují charakteristiky a atributy vykreslených čar, což umožňuje další přizpůsobení a analýzu.

Matplotlib.pyplot.plot() Funkce v Pythonu

Existuje několik způsobů, jak vytvořit graf pomocí funkce Matplotlib.pyplot.plot() v Pythonu, jejich několik příkladů ilustruje matplotlib.pyplot.plot() funkce v matplotlib.pyplot:

  • Základní liniový plot
  • Multiple Lines Plot
  • Bodový graf s více značkami
  • Dvě křivky plot

Linie v Matplotlib

Importem Matplotlibův spiknutí() vytvořili jsme liniový graf s daty [1, 2, 3]. Funkce title() nastavuje název grafu, draw() aktualizuje graf a show() jej zobrazuje, čímž poskytuje základní ilustraci Matplotlib pro vizualizaci dat v Pythonu.



Python3






import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Plotting a simple line graph> plt.plot([>1>,>2>,>3>])> # Setting the title> plt.title(>'Matplotlib Line Plot Example'>)> # Updating and displaying the plot> plt.draw()> plt.show()>

>

>

Výstup:

První

Základní liniový plot

syntaxe git pull

Více řádků pomocí Matplotlib

Importem Matplotlib vykreslit funkce sinus a kosinus na stejném grafu. Generuje data, nastavuje styly pro každou funkci, přidává popisky a titulky, zobrazuje legendu a poté zobrazuje graf ilustrující sinusové a kosinusové křivky.

Python3




import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate data> x>=> np.linspace(>0>,>2>*>np.pi,>100>)> y1, y2>=> np.sin(x), np.cos(x)> # Plotting multiple lines on a single plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Sin(x)'>, color>=>'b'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Cos(x)'>, color>=>'r'>, linestyle>=>'--'>)> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Multiple Lines Plot'>)> # Displaying the legend and the plot> plt.legend()> plt.show()>

>

>

linuxový souborový systém

Výstup

druhý

Multiple Lines Plot

Markery v Matplotlib

Importem Matplotlib vytvořili jsme přizpůsobený bodový graf s 50 náhodnými datovými body s červenými kruhovými značkami. Obsahuje popisky os, nadpis („Příklad rozptylového grafu“) a legendu. The show()> funkce zobrazí graf a demonstruje základní příklad vizualizace dat pomocí Matplotlib v Pythonu.

Python3




import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> np.random.seed(>42>)> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> # Plotting a scatter plot with custom markers> plt.plot(x, y, marker>=>'o'>, linestyle>=>'>', markersize=8, color='>r>', label='>Scatter Plot')> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Scatter Plot Example'>)> # Displaying the legend> plt.legend()> # Display the plot> plt.show()>

strojopis pro každého
>

>

Výstup:

3

Bodový graf s více značkami

Vykreslování více křivek

Importem Matplotlib jsme vytvořili čárový graf se dvěma křivkami: modrou křivkou ( a = x^ 2) a oranžová křivka (y=1− x^ 3). Data se generují náhodně, třídí se pro hladké křivky a vykreslují pomocíplot()>funkce. Graf je omezen na rozsah [0, 1] na obou osách a představuje vizuální reprezentaci matematických funkcí.

objekt java to json

Python3




# Implementation of matplotlib function> > import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> > # Fixing random state for reproducibility> np.random.seed(>19680801>)> > # create random data> xdata>=> np.random.random([>2>,>10>])> > # split the data into two parts> xdata1>=> xdata[>0>, :]> xdata2>=> xdata[>1>, :]> > # sort the data so it makes clean curves> xdata1.sort()> xdata2.sort()> > # create some y data points> ydata1>=> xdata1>*>*> 2> ydata2>=> 1> -> xdata2>*>*> 3> > # plot the data> plt.plot(xdata1, ydata1, color>=>'tab:blue'>)> plt.plot(xdata2, ydata2, color>=>'tab:orange'>)> > > # set the limits> plt.xlim([>0>,>1>])> plt.ylim([>0>,>1>])> plt.title(>'matplotlib.pyplot.plot() example 2'>)> > # display the plot> plt.show()>

>

>

Výstup

poslední

Dvě křivky plot

Závěr

Na závěr, matplotlib.pyplot.plot()> Funkce v Pythonu je základním nástrojem pro vytváření různých 2D grafů, včetně liniových grafů, bodových grafů a dalších. Jeho všestrannost umožňuje uživatelům přizpůsobit grafy zadáním datových bodů, stylů čar, značek a barev. S volitelnými parametry, jako jsou „fmt“ a „data“, funkce poskytuje flexibilitu při formátování grafu a manipulaci s daty. Vrácené objekty Line2D navíc umožňují další manipulaci a analýzu vykreslených dat. Celkově vzato, Matplotlibplot()>Funkce je klíčovou součástí v oblasti vizualizace dat a nabízí uživatelsky přívětivé rozhraní pro vytváření srozumitelných a vizuálně přitažlivých grafů v Pythonu.