Inleiding tot Matplotlib in Python
Matplotlib is een open-source bibliotheek die helpt bij het plotten van grafieken. Het werd aanvankelijk geschreven door John D. Hunter, die toevallig een neurobioloog was. Hij schreef Matplotlib ten tijde van zijn post-doctoraal onderzoek in neurobiologie. Het doel van deze bibliotheek was om de activiteiten in de hersenschors van patiënten met epilepsie te bestuderen door deze activiteiten in een grafiek te plotten. Het enige doel van het plotten van grafieken was voor een betere visualisatie en voor het bestuderen van de gemeenschappelijke patronen daarin. De eerste release van Matplotlib was in 2003. Na verloop van tijd bleek Matplotlib een van de meest gebruikte plotbibliotheken naast de Python-programmeertaal voor het plotten van gegevens en computergrafieken. Het is platformonafhankelijk en kan worden uitgevoerd op Windows, Mac OS en Linux.
Matplotlib begrijpen in Python
Als een Python-bibliotheek faciliteert Matplotlib er een met 2D-plotmogelijkheden voor visualisatie. Matplotlib wordt gebruikt in combinatie met andere open-source bibliotheken zoals
1. NumPy
De term "NumPy" staat voor Numerical Python-extensie. Deze bibliotheek biedt verschillende wiskundige functies om te werken met grotere en multidimensionale arrays en matrices. Het kan ook gegevens van willekeurige gegevenstypen bevatten en kan eenvoudig worden geïntegreerd met een aantal databases. Als u numpy in uw project wilt gebruiken, moet u ervoor zorgen dat u importeert. Importeer bijvoorbeeld numpy als npy.
2. SciPy
Het is gebouwd bovenop de NumPy-array, dat wil zeggen dat de onderliggende gegevensstructuur een objectarray is die door de NumPy-module wordt geleverd. Het biedt functionaliteiten zoals beeld- en signaalverwerking, gespecialiseerde functies in lineaire algebra en interpolatie. Men kan de SciPy-module aan hun project toevoegen met behulp van de instructie: import sciPy as sp.
3. IPython
Een afkorting van de term Interactive Python. Het is een verbeterde interactieve Python-shell die wiskundige uitdrukkingen, inline plots, etc. ondersteunt. Het helpt ook bij de integratie met SciPy-stapelbibliotheken. Het wordt geleverd met een complete installatie die interactief plotten eenvoudiger maakt.
Hoe kan het werken met Matplotlib gemakkelijk worden gemaakt voor Python-ontwikkelaars?
Als een python-ontwikkelaar zou men gebruik moeten maken van de Pyplot-module binnen de matplotlib-bibliotheek. Pyplot is een Application Programming Interface, die bestaat uit functies / methoden die gegevens helpen verwerken voor visualisatie. De plot is snel als het gaat om het genereren van visuele grafieken. De overeenkomsten met Matlab maken werken gemakkelijk voor personen die ervaring hebben met het werken met MATLAB en vice versa.
Hoe kan men werken met Pyplot in Matplotlib?
Om toegang te krijgen tot pyplot-methoden, moet je het importeren in hun python-bestand. Dit kan worden gedaan door de onderstaande regel bovenaan iemands python-bestand op te nemen:
import matplotlib.pyplot as myplt
Voorbeeld 1
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. show()
In het bovenstaande voorbeeld neemt de plot () -methode de coördinaten van respectievelijk de X- en Y-as over en tekent een grafiek dienovereenkomstig. De plot () -methode kan ook een optioneel derde argument bevatten dat de kleurstring en het type van de lijnplot bepaalt. Standaard is het "-b" dat een blauwe lijn weergeeft. Andere methoden zoals xlabel () en ylabel () stellen ons in staat onze assen een naam te geven.
Voorbeeld 2
import matplotlib.pyplot as myplt
myplt. plot((2, 4, 6, 8), (1, 2, 3, 4))
myplt. xlabel('time in mins')
myplt. ylabel('distance in Kilo meters')
myplt. show()
Soorten kavels in Matplotlib in Python
Matplotlib biedt een breed scala aan methoden en functies om verschillende soorten grafieken te genereren.
Laten we er een paar bekijken: -
- Lijnplot : dit is de eenvoudigste van alle grafieken. De plot () -methode wordt gebruikt om een lijngrafiek te plotten.
- Subplots : de functie subplot () wordt gebruikt om deze te maken. Zeer handig wanneer een vergelijking van de twee plots nodig is.
- Afbeeldingen : Matplotlib kan ook afbeeldingen maken met behulp van de functie imshow ().
- Histogrammen : om histogrammen te genereren kan men gebruik maken van de hist () methoden.
- Paden: willekeurige paden kunnen aan Matplotlib worden toegevoegd met behulp van de module matplotlib.path.
- Staafdiagrammen : de functie bar () wordt gebruikt bij het plotten van staafdiagrammen. Men zou de staafdiagrammen verder kunnen aanpassen als horizontaal of verticaal volgens iemands eis met behulp van deze methode.
- Cirkeldiagrammen : je moet de methode pie () gebruiken om cirkeldiagrammen te genereren. Met extra functies kan men schaduweffecten op de taart gebruiken, de regio's labelen en bepalen welk percentage deze vertegenwoordigt, enz.
- Tabellen: Met de functie table () kunt u een tabel toevoegen voor systematische gegevenscategorie.
- Spreidingsplots : om een spreidingsplot te genereren, wordt de functie spreiding () gebruikt. Men zou ook gebruik kunnen maken van de optionele grootte- en kleurargumenten die deze functie moet bieden.
- Gevulde curven : met de functie fill () kunt u gevulde curven en polygonen plotten.
- Logplots: Functies zoals semilogx (), semiology () en loglog () maken het eenvoudiger om grafieken met logaritmefuncties te plotten.
- Polaire plots : voor het genereren van polar plots wordt de functie polar () gebruikt.
- Datumafhandeling: Matplotlib laat u gemakkelijk tijdreeksgegevens plotten met elke hassel.
- Streamplots : deze plots zijn bedoeld voor het plotten van vectorvelden. De functie streamplot () wordt gebruikt om dit te bereiken.
Voordelen van Matplotlib in Python
- Enkele voordelen van Matplotlib zijn
- Eenvoudig en gemakkelijk te begrijpen voor beginners.
- Gemakkelijker te gebruiken voor mensen die eerder ervaring hebben gehad met Matlab of andere grafische plot-tools.
- Het biedt afbeeldingen van hoge kwaliteit en plots in verschillende formaten zoals png, pdf, pgf, etc.
- Biedt controle over verschillende elementen van een figuur, zoals DPI, figuurkleur, figuurgrootte.
Hoe kan deze technologie u helpen bij uw carrièregroei?
Met de stijgende vraag naar data-analyse en data science, zijn tools zoals matplotlib nodig om het gedrag en het patroon van data te bestuderen. Vanaf vandaag domineert Python de industrie als het gaat om data science en analyse. Voor iemand die bekend is met python, zal kennis van bibliotheken zoals die van matplotlib helpen om professioneel te groeien.
Conclusie
In dit artikel hebben we gezien hoe Matplotlib is ontstaan en verschillende andere bibliotheken waarmee het vaak wordt gebruikt. Het bevat ook enkele bekende functies van Matplotlib voor het plotten van verschillende grafieken en hoe we deze grafieken kunnen aanpassen volgens onze vereisten.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids voor Matplotlib in Python geweest. Hier bespreken we Inleiding tot Matplotlib in Python en zijn typen. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Voordelen van Python
- Python Frameworks
- Carrières in Python
- Python String-functies
- 2D-afbeeldingen in Java
- Verspreidingspercelen in Matlab