Механіка флейдів та динамічні показники
Візуалізація даних з Python: Matplotlib та Seaborn підручники
Table of Contents
У статті наведено приклади, як використовувати ці бібліотеки ефективно.
Початок роботи з Matplotlib
Matplotlib - це бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій на Python. Він надає гнучкий спосіб створення різних сюжетів.
Для початку встановіть Matplotlib за допомогою pip:
pip встановити matplotlib
Ось простий приклад створення лінійної ділянки:
=> Імпортний матплолиб.pyplot як plt
x = [1, 2, 3, 4, 5] ]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)]
plt.title('Sample Line Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.show()
Вступ до моряка
Ведуться роботи з оздоблювального матеріалу, що забезпечує високий рівень, що дозволяє створювати привабливу статистичну графіку. Вона спрощує комплексні візуалізації та підвищує естетичність.
Встановіть мореборн з ip:
pip встановити seaborn
Ось приклад створення скатерної ділянки з морем:
імпортер як рН
=> Імпортний матплолиб.pyplot як plt
tips = cs.load dataset('tips')
]sns.scatterplot(data=tips, x='total bill', y='tip', hue='day')
plt.title('Повідомлення даних Scatter Plot')]
plt.show()
Створення візуалізацій на замовлення
Як Matplotlib і Seaborn дозволяють налаштувати ділянки. Ви можете змінити кольори, етикетки, назви та багато іншого для поліпшення чіткості та презентації.
Наприклад, зміна колірної палітри в моря:
]sns.set palette('pastel')
Потім створіть свій сюжет як звичайний для нанесення палітри.
- Регульовані вісь етикетки
- Додавання ліній сітки
- Зміна стилів сюжету
- Зберегти зображення