Matplotlib NumPy 라이브러리의 수치 및 수학 확장 기능을 제공하는 강력한 Python 라이브러리입니다. 주요 구성 요소 중 하나는 파이플롯 는 Matplotlib 모듈에 대한 상태 기반 인터페이스를 제공하여 사용자에게 친숙한 MATLAB과 유사한 환경을 제공합니다. Python의 Matplotlib.pyplot.plot() 함수를 통해 사용자는 선 도표, 등고선 도표, 히스토그램, 산점도 도표, 3D 도표 등을 포함한 다양한 도표를 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 다재다능함 덕분에 Matplotlib는 데이터 시각화 및 분석을 위한 귀중한 도구가 되었습니다. 파이썬 프로그래밍 언어.
Matplotlib.pyplot.plot() 함수란 무엇입니까?
그만큼 matplotlib.pyplot.plot()> 함수는 특히 Pyplot 모듈 내에서 Matplotlib 라이브러리의 기본 구성 요소입니다. 변수 x 및 y로 표시되는 주어진 데이터 포인트를 기반으로 2D 육각형 비닝 플롯을 생성하는 목적으로 사용됩니다. 데이터 포인트를 선으로 연결하여 선 스타일 및 마커와 같은 매개변수를 통해 플롯 모양을 사용자 정의할 수 있습니다. 이 다목적 기능은 다양한 도메인의 데이터 시각화에 널리 사용됩니다.
통사론: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
각 타이프스크립트마다
- 매개변수:
- x, y: 이러한 매개변수는 데이터 포인트의 수평 및 수직 좌표를 나타냅니다. 'x' 값은 선택 사항이므로 플로팅 프로세스의 유연성을 허용합니다.
- fmt: 이는 문자열 값을 포함하는 선택적 매개변수입니다. 이는 선 스타일, 마커 및 색상을 정의하여 플롯의 형식을 지정하는 데 사용됩니다.
- 데이터: 선택적 매개변수인 'data'는 라벨이 지정된 데이터가 있는 개체를 나타냅니다. 데이터를 직접 전달하는 편리한 방법을 제공하여 가독성과 사용 편의성을 향상시킵니다.
- 보고: 그만큼
plot()>함수는 각각 플롯된 데이터의 세그먼트를 나타내는 Line2D 객체의 목록을 반환합니다. 이러한 Line2D 객체는 플롯된 선의 특성과 속성을 캡슐화하여 추가 사용자 정의 및 분석을 가능하게 합니다.
Matplotlib.pyplot.plot() Python의 함수
Python에서 Matplotlib.pyplot.plot() 함수를 사용하여 플롯을 생성하는 다양한 방법이 있습니다. matplotlib.pyplot.plot() 기능하다 matplotlib.pyplot:
- 기본 선 도표
- 다중선 도표
- 여러 마커가 있는 산점도
- 두 개의 곡선 도표
Matplotlib의 선 플롯
수입하여 Matplotlib의 플롯() 데이터 [1, 2, 3]을 사용하여 선 플롯을 만들었습니다. title() 함수는 플롯 제목을 설정하고, draw()는 플롯을 업데이트하며, show()는 이를 표시하여 Python의 데이터 시각화를 위한 Matplotlib의 기본 그림을 제공합니다.
파이썬3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Plotting a simple line graph> plt.plot([>1>,>2>,>3>])> # Setting the title> plt.title(>'Matplotlib Line Plot Example'>)> # Updating and displaying the plot> plt.draw()> plt.show()> |
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산출:
기본 선 도표
Matplotlib를 사용한 여러 줄
수입하여 Matplotlib 동일한 그래프에 사인 및 코사인 함수를 플롯합니다. 데이터를 생성하고, 각 함수에 대한 스타일을 설정하고, 레이블과 제목을 추가하고, 범례를 표시한 다음, 사인 및 코사인 곡선을 보여주는 플롯을 표시합니다.
파이썬3
문자열을 문자로
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate data> x>=> np.linspace(>0>,>2>*>np.pi,>100>)> y1, y2>=> np.sin(x), np.cos(x)> # Plotting multiple lines on a single plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Sin(x)'>, color>=>'b'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Cos(x)'>, color>=>'r'>, linestyle>=>'--'>)> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Multiple Lines Plot'>)> # Displaying the legend and the plot> plt.legend()> plt.show()> |
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문자열 n 자바
산출
다중선 도표
Matplotlib의 마커
수입하여 Matplotlib 우리는 빨간색 원형 마커가 있는 50개의 무작위 데이터 포인트를 사용하여 맞춤형 산점도를 생성했습니다. 여기에는 축 레이블, 제목('산점도 예') 및 범례가 포함됩니다. 그만큼 show()> 함수는 Python에서 Matplotlib를 사용한 데이터 시각화의 기본 예를 보여주는 플롯을 표시합니다.
파이썬3
import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> np.random.seed(>42>)> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> # Plotting a scatter plot with custom markers> plt.plot(x, y, marker>=>'o'>, linestyle>=>'>', markersize=8, color='>r>', label='>Scatter Plot')> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Scatter Plot Example'>)> # Displaying the legend> plt.legend()> # Display the plot> plt.show()> |
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모니터 화면 크기 확인하는 방법
산출:
여러 마커가 있는 산점도
여러 곡선 그리기
Matplotlib을 가져와서 두 개의 곡선이 있는 선 플롯을 만들었습니다. 파란색 곡선( 그리고 = 엑스^ 2) 및 주황색 곡선(y=1− 엑스^ 삼). 데이터는 무작위로 생성되어 부드러운 곡선으로 정렬되고plot()>기능. 플롯은 두 축의 범위 [0, 1]로 제한되어 수학 함수의 시각적 표현을 보여줍니다.
파이썬3
리눅스의 zip 명령
# Implementation of matplotlib function> > import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> > # Fixing random state for reproducibility> np.random.seed(>19680801>)> > # create random data> xdata>=> np.random.random([>2>,>10>])> > # split the data into two parts> xdata1>=> xdata[>0>, :]> xdata2>=> xdata[>1>, :]> > # sort the data so it makes clean curves> xdata1.sort()> xdata2.sort()> > # create some y data points> ydata1>=> xdata1>*>*> 2> ydata2>=> 1> -> xdata2>*>*> 3> > # plot the data> plt.plot(xdata1, ydata1, color>=>'tab:blue'>)> plt.plot(xdata2, ydata2, color>=>'tab:orange'>)> > > # set the limits> plt.xlim([>0>,>1>])> plt.ylim([>0>,>1>])> plt.title(>'matplotlib.pyplot.plot() example 2'>)> > # display the plot> plt.show()> |
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산출
두 개의 곡선 도표
결론
결론적으로, matplotlib.pyplot.plot()> Python의 함수는 선 도표, 산점도 등을 포함한 다양한 2D 도표를 생성하기 위한 기본 도구입니다. 다양한 기능을 통해 사용자는 데이터 포인트, 선 스타일, 마커 및 색상을 지정하여 플롯을 사용자 정의할 수 있습니다. 'fmt' 및 'data'와 같은 선택적 매개변수를 사용하면 이 함수는 플롯 형식화 및 데이터 처리에 유연성을 제공합니다. 또한 반환된 Line2D 객체를 사용하면 플롯된 데이터를 추가로 조작하고 분석할 수 있습니다. 전반적으로 Matplotlib의plot()>함수는 데이터 시각화 영역의 핵심 구성 요소로, Python에서 통찰력 있고 시각적으로 매력적인 플롯을 생성하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.