Jupyter笔记本
是一个开放源代码的Web应用程序, 允许你创建和共享包含实时代码, 方程式, 可视化效果和叙述文本的文档。用途包括:数据清理和转换, 数值模拟, 统计模型, 数据可视化, 机器学习等。
注意:有关更多信息, 请参阅如何使用Jupyter Notebook-终极指南
Matplotlib是用于数据可视化的最受欢迎的Python软件包之一。它是一个跨平台的库, 用于从数组中的数据制作2D图。开始时, 你只需进行必要的导入, 准备一些数据, 然后就可以借助情节()功能。完成后, 请记住使用节目()功能。
Matplotlib用Python编写并利用Numpy, 是Python的数字数学扩展。它由多个图组成, 例如:–
- 线
- 酒吧
- 分散
- 直方图
- 还有很多
安装
用以下命令安装Matplotlib
点子
Matplotlib也可以使用Python包管理器pip安装。要使用pip安装Matplotlib, 请打开终端窗口并输入:
pip install matplotlib
使用以下命令安装Matplotlib
Anaconda提示
Matplotlib可以与Anaconda Prompt一起安装。如果你的计算机上有Anaconda Prompt, 通常可以在Windows"开始"菜单中看到。要安装Matplotlib, 请打开Anaconda Prompt并输入:
conda install matplotlib
将Matplotlib与Jupyter Notebook一起使用
安装完成后。让我们开始将Matplotlib与Jupyter Notebook一起使用。我们将使用Matplotlib在Jupyter Notebook中绘制各种图形。
线图
# importing matplotlib module
from matplotlib import pyplot as plt
# x-axis values
x = [ 5 , 2 , 9 , 4 , 7 ]
# Y-axis values
y = [ 10 , 5 , 8 , 4 , 2 ]
# Function to plot
plt.plot(x, y)
# function to show the plot
plt.show()
输出:
条形图
# importing matplotlib module
from matplotlib import pyplot as plt
# x-axis values
x = [ 5 , 2 , 9 , 4 , 7 ]
# Y-axis values
y = [ 10 , 5 , 8 , 4 , 2 ]
# Function to plot
plt.bar(x, y)
# function to show the plot
plt.show()
输出:
直方图
# importing matplotlib module
from matplotlib import pyplot as plt
# Y-axis values
y = [ 10 , 5 , 8 , 4 , 2 ]
# Function to plot histogram
plt.hist(y)
# Function to show the plot
plt.show()
输出:
散点图
# importing matplotlib module
from matplotlib import pyplot as plt
# x-axis values
x = [ 5 , 2 , 9 , 4 , 7 ]
# Y-axis values
y = [ 10 , 5 , 8 , 4 , 2 ]
# Function to plot scatter
plt.scatter(x, y)
# function to show the plot
plt.show()
输出:
在图中添加标题并标记轴
我们可以使用以下命令为图添加标题
matplotlib.pyplot.title("My title")
我们可以使用以下功能标记x轴和y轴
matplotlib.pyplot.xlabel("Time (Hr)")
matplotlib.pyplot.ylabel("Position (Km)")
范例:
# importing matplotlib module
from matplotlib import pyplot as plt
# x-axis values
x = [ 5 , 2 , 9 , 4 , 7 ]
# Y-axis values
y = [ 10 , 5 , 8 , 4 , 2 ]
# Function to plot
plt.scatter(x, y)
# Adding Title
plt.title( "GeeksFoeGeeks" )
# Labeling the axes
plt.xlabel( "Time (hr)" )
plt.ylabel( "Position (Km)" )
# function to show the plot
plt.show()
输出如下:
我们也可以在同一单元中编写程序进行打印
多个图
一起。
我们可以通过重复执行程序中的show()函数, 将这些图形垂直地逐个打印。
subplot()
为了将它们水平打印。
from matplotlib import pyplot as plt
x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ]
y = [ 1 , 4 , 9 , 16 , 25 ]
plt.scatter(x, y)
# function to show the plot
plt.show()
plt.plot(x, y)
# function to show the plot
plt.show()
输出如下
注意怪胎!巩固你的基础Python编程基础课程和学习基础知识。
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