Anfängerleitfaden zur Verwendung der Plotting-Bibliothek PyPlot Figure von Matplotlib
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- Rajiv Chandra
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Matplotlib ist eine beliebte Python Plotting-Bibliothek, die Entwicklern eine Vielzahl von Visualisierungsmöglichkeiten bietet. Eines der wichtigen Module in Matplotlib ist PyPlot, eine Sammlung von Funktionen, die als MATLAB-ähnliche Schnittstelle zum Erstellen verschiedener Diagramme dienen.
In diesem Leitfaden werden wir PyPlot Figure erkunden, eine der am häufigsten verwendeten Funktionen in der PyPlot-Bibliothek von Matplotlib. Wir werden Ihnen eine schrittweise Anleitung geben, wie Sie verschiedene Arten von Diagrammen und Graphen erstellen können, ihre Attribute anpassen und Ihre Plots speichern und teilen können.
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Was ist PyPlot Figure?
PyPlot Figure ist eine Funktion in Matplotlibs PyPlot, die ein neues Figure-Fenster erstellt und es als aktuelles Figure festlegt. Sie können dieses Objekt verwenden, um verschiedene Arten von Diagrammen und Graphen zu erstellen, ihre Attribute festzulegen und sie an Ihre Anforderungen an die Datenvisualisierung anzupassen.
Diese Funktion bietet eine Vielzahl von Argumenten, mit denen Sie die Eigenschaften des Figure-Objekts ändern können, wie z.B. die Abmessungen des Figure, den Titel des Plots, die Farbe des Hintergrunds usw.
Verwendung von PyPlot Figure
Um PyPlot Figure verwenden zu können, müssen Sie zuerst die Matplotlib-Bibliothek in Ihren Code importieren. Sie können dies mit dem folgenden Befehl tun:
import matplotlib.pyplot as pltSobald Sie die Matplotlib-Bibliothek importiert haben, können Sie die PyPlot Figure-Funktion wie folgt verwenden:
plt.figure()Dies erstellt ein neues Figure-Fenster mit den Standardeinstellungen. Wenn Sie die Attribute des Figure anpassen möchten, können Sie die verschiedenen Argumente der Funktion verwenden. Zum Beispiel können Sie die Abmessungen des Figure mit dem Argument figsize wie folgt festlegen:
plt.figure(figsize=(10, 5))Dies erstellt ein neues Figure mit einer Größe von 10 Zoll mal 5 Zoll.
Verschiedene Arten von PyPlot Figure-Diagrammen
Sobald Sie ein neues Figure-Fenster mit der PyPlot Figure-Funktion erstellt haben, können Sie verschiedene Arten von Diagrammen und Graphen mit anderen Funktionen in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Funktionen und ihre entsprechenden Diagramme:
Liniendiagramm
Sie können ein Liniendiagramm mit der Funktion plt.plot() in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier ist ein Beispiel:
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.plot(x, y)
plt.title("Liniendiagramm")
plt.xlabel("X-Achsenbeschriftung")
plt.ylabel("Y-Achsenbeschriftung")
plt.show()Dies erstellt ein einfaches Liniendiagramm mit Beschriftungen für die x- und y-Achsen.
Balkendiagramm
Sie können ein Balkendiagramm mit der Funktion plt.bar() in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier ist ein Beispiel:
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.bar(x, y)
plt.title("Balkendiagramm")
plt.xlabel("X-Achsenbeschriftung")
plt.ylabel("Y-Achsenbeschriftung")
plt.show()Dies erstellt ein einfaches Balkendiagramm mit Beschriftungen für die x- und y-Achsen.
Punktdiagramm
Sie können ein Punktdiagramm mit der Funktion plt.scatter() in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier ist ein Beispiel:
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Punktdiagramm")
plt.xlabel("X-Achsenbeschriftung")
plt.ylabel("Y-Achsenbeschriftung")
plt.show()Dies erstellt ein einfaches Punktdiagramm mit Beschriftungen für die x- und y-Achsen.
Tortendiagramm
Sie können ein Tortendiagramm mit der Funktion plt.pie() in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier ist ein Beispiel:
sizes = [30, 40, 10, 20]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.title("Tortendiagramm")
plt.show()Dies erstellt ein einfaches Tortendiagramm mit benutzerdefinierten Beschriftungen.
Histogramm
Sie können ein Histogramm mit der Funktion plt.hist() in Matplotlibs PyPlot erstellen. Hier ist ein Beispiel:
data = [10, 20, 30, 10, 20, 30, 40, 50, 60]
plt.hist(data)
plt.title("Histogramm")
plt.xlabel("Wert")
plt.ylabel("Häufigkeit")
plt.show()Dies erstellt ein einfaches Histogramm mit Beschriftungen für Wert und Häufigkeit.
Dies sind nur einige Beispiele für die Arten von Diagrammen, die Sie mit der PyPlot-Figur in Matplotlib's PyPlot erstellen können. Sie können auch andere Funktionen in der Bibliothek verwenden, um viele andere Diagramme und Grafiken gemäß Ihren Visualisierungsanforderungen zu erstellen.
PyPlot-Figur-Diagramme anpassen
Neben der Erstellung verschiedener Arten von Diagrammen und Grafiken können Sie ihre Attribute mit verschiedenen Argumenten in der PyPlot von Matplotlib anpassen. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Argumente:
Titel
Sie können den Titel des Diagramms mit der Funktion plt.title() festlegen. Zum Beispiel:
plt.title("Mein Diagrammtitel")Achsen beschriften
Sie können die x- und y-Achsen mit den Funktionen plt.xlabel() bzw. plt.ylabel() beschriften. Zum Beispiel:
plt.xlabel("Beschriftung der X-Achse")
plt.ylabel("Beschriftung der Y-Achse")Hintergrundfarbe
Sie können die Farbe des Hintergrunds des Diagramms mit der Funktion plt.figure() und ihrem Argument facecolor festlegen. Zum Beispiel:
plt.figure(facecolor='hellgrau')Gitterlinien
Sie können die Gitterlinien im Diagramm mit der Funktion plt.grid() und ihrem Argument True aktivieren. Zum Beispiel:
plt.grid(True)Legenden
Sie können dem Diagramm mit der Funktion plt.legend() und ihrem Argument loc Legenden hinzufügen. Zum Beispiel:
plt.legend(loc='oben rechts')PyPlot-Figur-Diagramme als Datei speichern
Sobald Sie Ihr Diagramm erstellt und angepasst haben, möchten Sie es möglicherweise zur Weitergabe und Archivierung in eine Datei speichern. Die PyPlot-Bibliothek von Matplotlib bietet verschiedene Optionen zum Speichern von Diagrammen in verschiedenen Dateiformaten wie PNG, PDF, SVG und mehr.
Sie können die Funktion plt.savefig() verwenden, um das Diagramm in eine Datei zu speichern. Zum Beispiel:
plt.savefig('diagramm.png')Dies speichert das Diagramm als PNG-Datei im aktuellen Arbeitsverzeichnis.
Fazit
Zusammenfassend ist die PyPlot-Figur eine wesentliche Funktion in der PyPlot-Bibliothek von Matplotlib, die ein neues Figurenfenster erstellt und es als aktuelle Figur setzt. Sie können dieses Objekt verwenden, um verschiedene Arten von Diagrammen und Grafiken zu zeichnen, ihre Attribute anzupassen und Ihre Diagramme mit anderen zu teilen und zu speichern.
In diesem Leitfaden haben wir Ihnen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung verschiedener Arten von Diagrammen und Grafiken gegeben, ihre Attribute angepasst und Ihre Diagramme mit anderen geteilt und gespeichert. Wir hoffen, dass Ihnen dieser Leitfaden hilfreich war und Ihnen das Wissen und die Ressourcen vermittelt hat, um die PyPlot-Figur in der PyPlot-Bibliothek von Matplotlib zu beherrschen. Wenn Sie mehr über Datenvisualisierung und -analyse mit Python erfahren möchten, schauen Sie sich unsere anderen Anleitungen und Tutorials zu Pandas und PySpark an.
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