Базовое использование Matplotlib

Matplotlib — это мощная библиотека для визуализации данных в Python. Основной модуль, который чаще всего используется, называется pyplot. С помощью него можно строить графики, диаграммы и другие визуальные представления данных. Давайте рассмотрим базовые возможности Matplotlib на конкретных примерах.

Установка и импорт

Чтобы начать использовать Matplotlib, необходимо установить его и импортировать модуль pyplot:

pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

Построение простого графика

Чтобы построить простой линейный график, достаточно указать данные для осей X и Y:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)           # Построение графика
plt.title("Simple Plot") # Название графика
plt.xlabel("X-axis")     # Подпись оси X
plt.ylabel("Y-axis")     # Подпись оси Y
plt.show()               # Отображение графика

Настройка графика

Matplotlib позволяет гибко настраивать внешний вид графиков:

• Изменение цвета и стиля линии:

  plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o')  # Красная пунктирная линия с маркерами

• Добавление сетки:

  plt.plot(x, y)
  plt.grid(True)  # Включение сетки
  plt.show()

• Множественные графики на одном рисунке:

  y2 = [30, 25, 20, 15]
  
  plt.plot(x, y, label='Line 1')  # Первый график
  plt.plot(x, y2, label='Line 2') # Второй график
  plt.legend()  # Отображение легенды
  plt.show()

Построение гистограммы

Гистограмма позволяет визуализировать распределение данных:

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]

plt.hist(data, bins=4, color='blue', edgecolor='black')  # Построение гистограммы
plt.title("Histogram")
plt.show()

Построение столбчатой диаграммы

Столбчатая диаграмма используется для сравнения значений категорий:

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [3, 7, 8, 5]

plt.bar(categories, values, color='green')
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")
plt.show()

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния используется для отображения связи между двумя переменными:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [5, 7, 8, 5, 9]

plt.scatter(x, y, color='purple')
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Субплоты

Matplotlib позволяет размещать несколько графиков на одном рисунке с помощью функции subplot:

plt.subplot(1, 2, 1)  # Первый график (1 строка, 2 столбца, 1 график)
plt.plot(x, y)
plt.title("Plot 1")

plt.subplot(1, 2, 2)  # Второй график (1 строка, 2 столбца, 2 график)
plt.bar(categories, values)
plt.title("Plot 2")

plt.tight_layout()  # Автоматическая подгонка расстояний между графиками
plt.show()

Сохранение графика

График можно сохранить в файл с помощью функции savefig:

plt.plot(x, y)
plt.title("Simple Plot")
plt.savefig('plot.png')  # Сохранение в файл

Эти примеры демонстрируют базовые возможности Matplotlib. Эта библиотека предоставляет огромные возможности для визуализации данных и может быть легко расширена для создания сложных графиков.