Hướng dẫn visualizing large data sets python matplotlib - trực quan hóa tập dữ liệu lớn python matplotlib

Trong bài viết trước của tôi, chúng tôi đã thảo luận về một vài số liệu hiệu suất và các tình huống mà chúng có thể được sử dụng. Trong bài đăng hôm nay, chúng tôi sẽ khám phá một thư viện âm mưu 2 chiều phổ biến được gọi là matplotlib.Matplotlib.

Đối với mục đích tham khảo, có thể tìm thấy tài liệu chính thức của phiên bản matplotlib 3.1.1 (ổn định) ở đây- https://matplotlib.org/3.1.1/users/index.html

Matplotlib là gì?

Matplotlib là một thư viện khổng lồ có khoảng 70.000 dòng mã. Nó được lấy cảm hứng từ phần mềm MathWorks của Matlab. Nó được xây dựng trên Numpy và phục vụ để làm việc trên Scipy. Đây là một trong những thư viện âm mưu mạnh mẽ nhất để làm việc trong Python và Numpy.MATLAB. It is built on NumPy and caters to work on SciPy. It is one of the most powerful plotting libraries to work in Python and Numpy.

Người ta thường thấy rằng chúng ta có xu hướng nhớ hình ảnh và hình ảnh nhiều hơn lời nói. Trên cùng một dòng, việc lấy hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu được biểu diễn trực quan hơn so với dữ liệu được lưu trữ trong các định dạng của Excel, CSV, Word hoặc bất kỳ dạng tài liệu văn bản nào. Đây là nơi vẽ các thư viện đi vào hình ảnh.

Trong các bài viết trước của tôi, tôi đã trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng matplotlib để dễ hiểu dữ liệu, bất thường (dị thường) và xu hướng trong dữ liệu. Matplotlib có thể được sử dụng để thể hiện các ô, lô thanh, biểu đồ, sơ đồ phân tán và nhiều hơn nữa.Matplotlib so that it would be easy to understand the data, the abnormalities (anomalies), and trends in the data. Matplotlib can be used to represent line plots, bar plots, histograms, scatter plots and much more.

Thư viện này có thể được cài đặt với lệnh sau:

pip install matplotlib

Và để sử dụng thư viện trong mã Python của bạn, hãy sử dụng câu lệnh sau để nhập mô -đun,

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

Nó có một số phần cho nó, cụ thể là:

1. Figure(): Nó bao gồm toàn bộ trực quan, chứa các trục x và y.

2. Axes(): Đây là các ô, trục X, Y và Z (trục Z trong một số trường hợp nhất định). These are the plots, the X, Y and Z axes (Z axis in certain cases).

3. Axis(): Điều này chứa các số và trợ giúp trong việc tạo ra các giới hạn của biểu đồ. This contains the numbers and help in generating the limits of the graph.

4. Artist(): Các đối tượng trực quan được gắn với các trục, chẳng hạn như 'văn bản', 'line2d' và 'thu thập'. The visual objects which are tied to axes, such as 'Text', 'Line2D', and 'collection'.

5. import matplotlib.pyplot as plt
   
   # or
   
   from matplotlib import pyplot as plt

   0,

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # or
   
   from matplotlib import pyplot as plt

   1: Hai thành phần của matplotlib, được sử dụng để gắn nhãn các điểm đánh dấu của trục X và Y.

6. import matplotlib.pyplot as plt
   
   # or
   
   from matplotlib import pyplot as plt

   2: Thành phần giúp đặt tên các biến quan sát.The component which helps in naming the observation variables.

Khi biểu đồ được vẽ, các trục X và Y được điều chỉnh để lấy mặc định

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách sử dụng

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Đầu ra của mã:

Lưu ý: Luôn nhớ chạy chức năng

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

Giải thích về mã trên:

Trong mã trên, chúng tôi đã nhập các gói cần thiết để vẽ đồ thị. Chúng tôi gọi hàm

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Sử dụng phương thức import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0]) plt.title('My first plot') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.show()3:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize = (8,5))
plt.plot([2,4,6,8], [1,2,3,4])
plt.show()

Đầu ra của mã:

Giải thích về mã trên:

Trong mã trên, chúng tôi đã nhập các gói cần thiết để vẽ đồ thị. Chúng tôi gọi hàm

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Sử dụng phương thức import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0]) plt.title('My first plot') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.show()3:

Trong mã này, phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize = (8,5))
plt.plot([2,4,6,8], "green")
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Đầu ra của mã:

Lưu ý: Luôn nhớ chạy chức năng

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

Giải thích về mã trên:Yes, it is possible. The below code example shows the same:

Trong mã trên, chúng tôi đã nhập các gói cần thiết để vẽ đồ thị. Chúng tôi gọi hàm

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Sample data generation
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
y = np.sin(x ** 2)
fig, axs = plt.subplots(2)

fig.suptitle('Vertically stacked subplots')
axs[0].plot(x, y)
axs[1].plot(-x, -y)
plt.show()

Giải thích về mã trên:

Trong mã trên, chúng tôi đã nhập các gói cần thiết để vẽ đồ thị. Chúng tôi gọi hàm

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Sử dụng phương thức

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize = (8,5))
plt.plot([2,4,6,8], [1,2,3,4])
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize = (8,5))
plt.plot([2,4,6,8], [1,2,3,4])
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize = (8,5))
plt.plot([2,4,6,8], [1,2,3,4])
plt.show()

Trong mã này, phương pháp

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Màu sắc của cốt truyện và dòng

Trong hàm

import matplotlib.pyplot as plt

# or

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([2,4,6,8], [3,1,5,0])
plt.title('My first plot')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

• Câu hỏi tiếp theo của bạn có thể là, nếu tôi muốn vẽ nhiều hơn một trực quan hóa trong một biểu đồ?

• Câu trả lời là, vâng, nó là có thể. Ví dụ mã dưới đây cho thấy giống nhau:

• Trong ví dụ mã ở trên. Hãy thử mã

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # or
  
  from matplotlib import pyplot as plt

  7 từ một dòng và nhận xét trong hai dòng còn lại, bạn sẽ thấy cốt truyện khác nhau mỗi lần. Một minh họa khác về cách nhiều lô có thể được biểu diễn trong một ô duy nhất:

Bạn cũng có thể thích:

• Giới thiệu về Gói điện toán khoa học cho Python cho Python

• Python bất kỳ () và tất cả () các phương thức - Chức năng thư viện Python

• Chuyển đổi phạm vi số chuỗi bằng dấu gạch nối thành danh sách các số trong Python

• Tăng cường độ sáng ngẫu nhiên

Làm thế nào để bạn hình dung một bộ dữ liệu lớn trong Python?

Làm thế nào để bạn trực quan hóa một tập dữ liệu lớn?

Có thể xử lý bao nhiêu điểm matplotlib?

Có điều gì tốt hơn matplotlib không?