Matplotlib เป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยมที่ใช้สำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ
การแสดงข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโดยไม่ต้องดูตัวเลขจริงและทำการคำนวณที่ซับซ้อน
ช่วยในการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณไปยังผู้ชมอย่างมีประสิทธิภาพ
Matplotlib ใช้สร้างแปลง 2 มิติด้วยข้อมูล มันมาพร้อมกับ API เชิงวัตถุที่ช่วยในการฝังพล็อตในแอปพลิเคชัน Python Matplotlib สามารถใช้ได้กับเปลือก IPython, โน้ตบุ๊ก Jupyter, Spyder IDE และอื่นๆ
มันเขียนด้วยภาษาไพทอน มันถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Numpy ซึ่งเป็นแพ็คเกจ Numerical Python ใน Python
Python สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้คำสั่งด้านล่าง -
pip install matplotlib
การพึ่งพา Matplotlib คือ −
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
บางครั้ง อาจจำเป็นต้องเข้าใจชุดข้อมูลสองชุดที่แตกต่างกัน ชุดหนึ่งเทียบกับชุดอื่นๆ นี่คือเมื่อสามารถแปลงได้หลายแปลง
ให้เราเข้าใจว่า Matplotlib สามารถใช้เพื่อแปลงหลายแปลงได้อย่างไร -
ตัวอย่าง
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x1_val = np.linspace(0.0, 6.0) x2_val = np.linspace(0.0, 3.0) y1_val = np.cos(2.3 * np.pi * x1_val) * np.exp(−x1_val) y2_val = np.cos(2.4 * np.pi * x2_val) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1) fig.suptitle('Two plots') ax1.plot(x1_val, y1_val ,'o−') ax1.set_ylabel('Plot 1') ax2.plot(x2_val, y2_val, '.−') ax2.set_xlabel('x-axis') ax2.set_ylabel('Plot 2') plt.show()
ผลลัพธ์
คำอธิบาย
-
แพ็คเกจที่จำเป็นจะถูกนำเข้าและกำหนดนามแฝงเพื่อให้ใช้งานง่าย
-
ข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยใช้ไลบรารี 'Numpy' สำหรับชุดข้อมูลที่แตกต่างกันสองชุด
-
ตัวเลขที่ว่างเปล่าถูกสร้างขึ้นโดยใช้ฟังก์ชัน 'figure'
-
ข้อมูลถูกวางแผนโดยใช้ฟังก์ชัน 'plot'
-
ฟังก์ชัน set_xlabel, set_ylabel และ set_title ใช้เพื่อจัดเตรียมป้ายกำกับสำหรับแกน "X", แกน "Y" และชื่อ
-
จะแสดงบนคอนโซลโดยใช้ฟังก์ชัน "แสดง"