Hướng dẫn assign plot to variable python - gán âm mưu cho biến python
Bạn có thể xác định các chức năng âm mưu của mình như Show
Sau đó sử dụng chúng như Đăng vào Thứ Bảy, ngày 1 tháng 1 năm 2022 bởi Quản trị viênadmin Bạn có thể xác định các chức năng âm mưu của mình như
Sau đó sử dụng chúng như
Nếu bạn không muốn hình ảnh được hiển thị và chỉ nhận được một biến, thì bạn có thể thử những thứ sau (với một số nội dung bổ sung để xóa trục):
Ví dụ, biến được trả về X có thể được sử dụng với OpenCV và thực hiện
Những nhập khẩu này phải được bao gồm:
Pythonistas thường sử dụng thư viện âm mưu matplotlib để hiển thị dữ liệu số trong các sơ đồ, đồ thị và biểu đồ trong Python. Một loạt các chức năng được cung cấp bởi Matplotlib, hai API (giao diện lập trình ứng dụng):
Giao diện Pyplot dễ thực hiện hơn phiên bản OO và được sử dụng phổ biến hơn. Để biết thông tin về các chức năng và thuật ngữ pyplot, hãy tham khảo: pyplot trong matplotlib là gì Hiển thị một lô trong Python: Pyplot Ví dụLoạt chức năng PyPlot Matplotlib sườn được sử dụng để trực quan hóa và trang trí một lô. Cách tạo một cốt truyện đơn giản với hàm cốt truyện ()Chức năng matplotlib.pyplot.plot () cung cấp một giao diện thống nhất để tạo các loại lô khác nhau. & NBSP; matplotlib.pyplot.plot() function provides a unified interface for creating different types of plots. Ví dụ đơn giản nhất sử dụng hàm lô () để vẽ các giá trị như X, Y tọa độ trong một biểu đồ dữ liệu. Trong trường hợp này, Plot () lấy 2 tham số để chỉ định tọa độ lô: & nbsp;plot() function to plot values as x,y coordinates in a data plot. In this case, plot() takes 2 parameters for specifying plot coordinates:
Một dòng từ x = 2, y = 4 đến x = 8, y = 9 được vẽ bằng cách tạo 2 mảng (2,8) và (4,9):(2,8) and (4,9): import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # X axis parameter: xaxis = np.array([2, 8]) # Y axis parameter: yaxis = np.array([4, 9]) plt.plot(xaxis, yaxis) plt.show() Hình 1. & NBSP; Một cốt truyện đơn giản được tạo với hàm cốt truyện ():. A simple plot created with the plot() function: Cách tùy chỉnh cốt truyện xuất hiện với Marker & LineStyleĐiểm đánh dấu và chính là các từ khóa matplotlib có thể được sử dụng để tùy chỉnh sự xuất hiện của dữ liệu trong một biểu đồ mà không cần sửa đổi các giá trị dữ liệu. and linestyle are matplotlib keywords that can be used to customize the appearance of data in a plot without modifying data values.
Trong ví dụ này, mỗi giá trị dữ liệu được dán nhãn bằng chữ cái O, và được cung cấp một lớp lót cắt đứt -“o”, and given a dashed linestyle “–”: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xaxis = np.array([2, 12, 3, 9]) # Mark each data value and customize the linestyle: plt.plot(xcoords, marker = “o”, linestyle = “--”) plt.show() Một danh sách một phần các ký tự chuỗi là các tùy chọn có thể chấp nhận được cho điểm đánh dấu và kiểu chính:marker and linestyle: “-” solid line style “--” dashed line style “ “ no line “o” letter marker Ví dụ về âm mưu phân tán matplotlibMatplotlib cũng hỗ trợ các lô tiên tiến hơn, chẳng hạn như các lô phân tán. Trong trường hợp này, hàm scatter () được sử dụng để hiển thị các giá trị dữ liệu dưới dạng tập hợp các tọa độ x, y được biểu thị bằng các dấu chấm độc lập. In this case, the scatter() function is used to display data values as a collection of x,y coordinates represented by standalone dots. Trong ví dụ này, 2 mảng có cùng độ dài (một mảng cho các giá trị trục X và một mảng khác cho các giá trị trục y) được vẽ. Mỗi giá trị được biểu thị bằng một dấu chấm: Xem video ở đây. 0Ví dụ về Matplotlib: Nhiều bộ dữ liệu trong một ôMatplotlib rất linh hoạt và có thể chứa nhiều bộ dữ liệu trong một lô. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ vẽ hai bộ dữ liệu riêng biệt, XDATA1 và XDATA2:. In this example, we’ll plot two separate data sets, xdata1 and xdata2: Xem video ở đây. 1Ví dụ về Matplotlib: SubplotsSubplots Bạn cũng có thể sử dụng matplotlib để tạo ra các số liệu phức tạp có chứa nhiều hơn một lô. Trong ví dụ này, nhiều trục được đặt trong một hình và được hiển thị trong các ô con:. In this example, multiple axes are enclosed in one figure and displayed in subplots: 2Hình 2. & NBSP; Nhiều rìu trong các ô con được hiển thị trong một hình:Multiple axe in subplots displayed in one figure: Ví dụ về matplotlib: Biểu đồ biểu đồMột biểu đồ được sử dụng để hiển thị phân phối tần số trong biểu đồ thanh. Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ kết hợp các khả năng biểu đồ và khả năng phụ của Matplotlib bằng cách tạo ra một biểu đồ chứa năm biểu đồ thanh. Các khu vực trong biểu đồ thanh sẽ tỷ lệ với tần số của một biến ngẫu nhiên và chiều rộng của mỗi biểu đồ thanh sẽ bằng khoảng thời gian của lớp: Xem video ở đây. 3Ví dụ về Matplotlib: Biểu đồ phổ phaMột biểu đồ phổ pha cho phép chúng ta hình dung các đặc điểm tần số của tín hiệu. Trong ví dụ nâng cao này, chúng tôi sẽ vẽ một phổ pha của hai tín hiệu (được biểu thị dưới dạng hàm) mà mỗi hàm có các tần số khác nhau: signals (represented as functions) that each have different frequencies: 4Hình 3. & NBSP; & nbsp; Phổ pha của hai tín hiệu với các tần số khác nhau được vẽ trong một hình: A Phase Spectrum of two signals with different frequencies is plotted in one figure: Ví dụ về Matplotlib: Biểu đồ 3DMatplotlib cũng có thể xử lý các ô 3D bằng cách cho phép sử dụng trục z. Chúng tôi đã tạo ra một biểu đồ phân tán 2D ở trên, nhưng trong ví dụ này, chúng tôi sẽ tạo ra một biểu đồ phân tán 3D: We’ve already created a 2D scatter plot above, but in this example we’ll create a 3D scatter plot: Xem video ở đây. 5Cách sử dụng phụ trợ MatplotlibMatplotlib có thể nhắm mục tiêu bất kỳ định dạng đầu ra nào bạn có thể nghĩ đến. Thông thường nhất, các nhà khoa học dữ liệu hiển thị các lô trong sổ ghi chép Jupyter của họ, nhưng bạn cũng có thể hiển thị các lô trong một ứng dụng. & NBSP; & NBSP; Most commonly, data scientists display plots in their Jupyter notebook, but you can also display plots within an application. Trong ví dụ này, phụ trợ Matplotlib từ OO sử dụng hàm tkinter tkagg () để tạo kết xuất chất lượng cao Agg (chống hạt) và chức năng TK Mainloop () để hiển thị âm mưu:TkAgg() function to generate Agg (Anti-Grain Geometry) high-quality rendering, and the Tk mainloop() function to display a plot: 6Hình 4. & NBSP; Một biểu đồ phụ trợ OO được hiển thị bằng hàm tkinter tkagg (): An OO backend plot displayed using Tkinter tkagg() function: Mẹo cuối cùng: & NBSP; Thực thi tập lệnh Matplotlib tạo ra một đầu ra văn bản trong bảng điều khiển Python (không phải là một phần của màn hình biểu đồ UI) có thể bao gồm các thông báo cảnh báo hoặc không hấp dẫn trực quan. Để khắc phục điều này, bạn có thể thêm một dấu chấm phẩy (;) ở cuối dòng mã cuối cùng trước khi hiển thị âm mưu. Ví dụ:: matplotlib script execution creates a text output in the Python console (not part of the UI plot display) that may include warning messages or be otherwise visually unappealing. To fix this, you can add a semicolon (;) at the end of the last line of code before displaying the plot. For example: 7Tại sao sử dụng ActivePython cho khoa học dữ liệuMặc dù phân phối nguồn mở của Python có thể là thỏa đáng đối với một cá nhân, nhưng nó không phải lúc nào cũng đáp ứng các yêu cầu hỗ trợ, bảo mật hoặc nền tảng của các tổ chức lớn. Đây là lý do tại sao các tổ chức chọn ActivePython cho khoa học dữ liệu của họ, xử lý dữ liệu lớn và nhu cầu phân tích thống kê. Được đóng gói trước với các gói mà các nhà khoa học dữ liệu quan trọng nhất cần, ActivePython được biên dịch sẵn để bạn và nhóm của bạn không phải lãng phí thời gian để cấu hình phân phối nguồn mở. Bạn có thể tập trung vào những gì mà các thuật toán xây dựng thời gian và các mô hình dự đoán quan trọng hơn của cộng đồng đối với các nguồn dữ liệu lớn của bạn và ít thời gian hơn trên cấu hình hệ thống. ActivePython tương thích 100% với phân phối Python nguồn mở và cung cấp hỗ trợ bảo mật và thương mại mà tổ chức của bạn yêu cầu. Với ActivePython, bạn có thể khám phá và thao tác dữ liệu, chạy phân tích thống kê và cung cấp trực quan hóa để chia sẻ những hiểu biết với người dùng doanh nghiệp và giám đốc điều hành của bạn sớm hơn không quan trọng khi dữ liệu của bạn sống. Một số gói Python phổ biến mà bạn được biên dịch sẵn-với ActivePython cho khoa học dữ liệu/dữ liệu lớn/học máyor Data Science/Big Data/Machine Learning
Tải xuống ActiveState Python để bắt đầu hoặc liên hệ với chúng tôi để tìm hiểu thêm về việc sử dụng Python ActiveState trong tổ chức của bạn. to get started or contact us to learn more about using ActiveState Python in your organization. Làm thế nào để bạn gán một biến cho một cốt truyện trong Python?Khoa học dữ liệu thực tế bằng cách sử dụng Python tạo các điểm dữ liệu cho X và Y bằng cách sử dụng Numpy và Num (là một biến) để tính toán y và đặt điều này trong tiêu đề. Biểu đồ X và Y Điểm dữ liệu bằng phương thức Plot () có màu đỏ. Đặt tiêu đề của đường cong với NUM biến. Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show ().Create data points for x and y using numpy and num (is a variable) to calculate y and set this in title. Plot x and y data points using plot() method with red color. Set the title of the curve with variable num. To display the figure, use show() method.
Cốt truyện () làm gì trong Python?Hàm lô () được sử dụng để vẽ các điểm (điểm đánh dấu) trong sơ đồ. Theo mặc định, hàm lô () vẽ một dòng từ điểm này sang điểm khác. Hàm lấy các tham số để chỉ định các điểm trong sơ đồ.draw points (markers) in a diagram. By default, the plot() function draws a line from point to point. The function takes parameters for specifying points in the diagram.
Làm thế nào để bạn chọn dữ liệu cho một lô trong Python?Dữ liệu cũng có thể được vẽ bằng cách gọi trực tiếp chức năng cốt truyện matplotlib ... Lệnh là plt.plot (x, y). Màu sắc và định dạng của các điểm đánh dấu cũng có thể được chỉ định là một đối số tùy chọn bổ sung, ví dụ: B- là một đường màu xanh lam, G-- là một đường nét đứt màu xanh lá cây .. Làm thế nào để bạn nhập một lô trong Python?Nhập matplotlib.Đặt kích thước hình và điều chỉnh phần đệm giữa và xung quanh các ô con.Tạo các điểm dữ liệu ngẫu nhiên, x.Lô X bằng phương thức Plot (). |