matplotlib несколько графиков на одном поле
Matplotlib. Урок 2. Работа с инструментом pyplot
Основы работы с pyplot
Построение графиков
В результате будет выведено пустое поле:
Если в качестве параметра функции plot() передать список, то значения из этого списка будут отложены по оси ординат (ось y ), а по оси абсцисс (ось x ) будут отложены индексы элементов массива:
Для того, чтобы задать значения по осям x и y необходимо в plot() передать два списка:
Текстовые надписи на графике
Наиболее часто используемые текстовые надписи на графике это:
Рассмотрим кратко данные элементы, более подробный рассказ о них будет в одном из ближайших уроков.
Наименование осей
Для функций xlabel()/ylabel() основными являются следующие аргументы:
Аргументов у этих функций довольно много и они позволяют достаточно тонко настроить внешний вид надписей. В рамках этого урока мы только начинаем знакомиться с инструментом pyplot поэтому не будем приводить весь список.
Заголовок графика
Для задания заголовка графика используется функция title() :
Из параметров отметим следующие:
Текстовое примечание
Легенда
Разместим на уже знакомом нам графике необходимый набор подписей.
Работа с линейным графиком
В этом параграфе мы рассмотрим основные параметры и способы их задания для изменения внешнего вида линейного графика. Matplotlib предоставляет огромное количество инструментов для построения различных видов графиков. Так как наиболее часто встречающийся вид графика – это линейный, ему и уделим внимание. Необходимо помнить, что настройка графиков других видов, будет осуществляться сходным образом.
Параметры, которые отвечают за отображение графика можно задать непосредственно в самой функции plot() :
Стиль линии графика
| Значение параметра | Описание |
| ‘-‘ или ‘solid’ | Непрерывная линия |
| ‘–‘ или ‘dashed’ | Штриховая линия |
| ‘-.’ или ‘dashdot’ | Штрихпунктирная линия |
| ‘:’ или ‘dotted’ | Пунктирная линия |
| ‘None’ или ‘ ‘ или ” | Не отображать линию |
Либо можно воспользоваться функцией setp() :
Результат будет тот же, что на рисунке выше.
Тот же результат можно получить, вызвав plot() для построения каждого графика по отдельности. Если вы хотите представить каждый график отдельно на своем поле, то используйте для этого subplot() (см. Размещение графиков на разных полях)
Цвет линии
Например штриховая красная линия будет задаваться так: ‘–r’, а штрих пунктирная зеленая так ‘-.g’
Тип графика
До этого момента мы работали только с линейными графиками, функция plot() позволяет задать тип графика: линейный либо точечный, при этом для точечного графика можно указать соответствующий маркер. Приведем пару примеров:
Размер маркера можно менять, об этом более подробно будет рассмотрено в уроке, посвященном точечным графикам.
Размещение графиков на разных полях
Существуют три основных подхода к размещению нескольких графиков на разных полях:
В этом уроке будут рассмотрены первые два подхода.
Работа с функцией subplot()
После задания размера, указывается местоположение, куда будет установлено поле с графиком с помощью функции subplot(). Чаще всего используют следующие варианты вызова subplot:
subplot(nrows, ncols, index)
Рассмотрим на примере работу с данными функциями:
Второй вариант использования subplot():
Работа с функцией subplots()
Решим задачу вывода четырех графиков с помощью функции subplots() :
Результат будет аналогичный тому, что приведен в разделе “Работа с функцией subplot() ”.
P.S.
Подзаголовки Matplotlib – Построение Нескольких Графиков С Использованием Matplotlib
В этой статье мы узнаем, как создавать подзаголовки Matplotlib.
В этой статье мы узнаем, как создавать подзаголовки Matplotlib.
На практике нам часто требуется более одного графика, чтобы визуализировать переменные, именно тогда в картину вступают подзаголовки. Метод подзаголовка Matplotlib – это удобная функция, предоставляемая для создания более одного графика на одном рисунке.
Создание базового графика С помощью Matplotlib
Создание графика в Matplotlib-простая задача, и ее можно выполнить с помощью одной строки кода вместе с некоторыми входными параметрами. В приведенном ниже коде показано, как сделать простой график с одной фигурой.
plt.plot() отображает линейный график входных данных.
Создание Подзаголовков Matplotlib
Теперь подумайте о ситуации, когда нам нужно иметь несколько графиков для объяснения наших данных. Например, у нас есть набор данных с температурой и количеством осадков в качестве переменных, и нам нужно визуализировать эти данные.
Одна вещь, которая приходит на ум, – это построить обе переменные на одном графике, но шкала измерения температуры (Кельвин) отличается от шкалы количества осадков(мм).
Здесь нам нужен отдельный сюжет для обоих, чтобы иметь визуальную интерпретацию. Подзаголовок Matplotlib-это то, что нам нужно для создания нескольких сюжетов, и мы собираемся подробно изучить это.
1. Использование метода subplots()
Давайте посмотрим на использование matplotlib.subplots|/.
Метод matplotlib subplots() требует в качестве входного аргумента несколько строк и несколько столбцов и возвращает объект figure и объект axes.
Доступ к каждому объекту оси можно получить с помощью простой индексации. И после выбора необходимых осей для построения графика процедура построения графика будет следовать своим обычным курсом, как мы это делали в приведенном выше коде.
Давайте создадим 4 подзаголовка, расположенных в виде сетки.
2. Доступ к подзаголовкам
Доступ к отдельным осям очень прост. Давайте построим несколько графиков на первом и последнем подзаголовке.
Думайте о каждой оси как о некоторых объектах, расположенных в 2D-массиве, доступ к каждому подзаголовку аналогичен доступу к элементам из 2D-массива.
3. Подзаголовки Matplotlib с общей осью
4. Использование метода add_subplot()
Давайте продемонстрируем это на примере кода.
В приведенном выше коде атрибут add_subplot объекта figure требует в качестве входного аргумента несколько строк и столбцов, а также индекс подзаголовка.
Но здесь вместо того, чтобы индексировать подзаголовки в виде 2D-массивов, нам просто нужно передать целое число, похожее на число рисунка.
рис.add_subplot(2, 2, 1) в приведенном выше коде сначала будет создана сетка подзаголовков 2×2 и возвращен объект 1-го подзаголовка, на котором мы можем построить наши данные.
Вывод
В этой статье мы рассмотрели, как мы можем визуализировать данные на нескольких графиках на одном рисунке, использование метода subplots и количество способов создания подзаголовков.
Типы графиков в matplotlib / plt 3
В прошлых материалах вы встречали примеры, демонстрирующие архитектуру библиотеки matplotlib. После знакомства с основными графическими элементами для графиков время рассмотреть примеры разных типов графиков, начиная с самых распространенных, таких как линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы, и заканчивая более сложными, но все равно часто используемыми.
Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.
Для выполнения кода импортируйте pyplot и numpy
Линейные графики
Линейные графики являются самыми простыми из всех. Такой график — это последовательность точек данных на линии. Каждая точка состоит из пары значений (x, y), которые перенесены на график в соответствии с масштабами осей (x и y).
В качестве примера можно вывести точки, сгенерированные математической функцией. Возьмем такую: y = sin (3 * x) / x
Этот пример можно расширить для демонстрации семейства функций, например, такого (с разными значениями n ):
Как можно увидеть на изображении, каждой линии автоматически присваивается свой цвет. При этом все графики представлены в одном масштабе. Это значит, что точки данных связаны с одними и теми же осями x и y. Вот почему каждый вызов функции plot() учитывает предыдущие вызовы, так что объект Figure применяет изменения с учетом прошлых команд еще до вывода (для вывода используется show() ).
Как уже говорилось в прошлых в разделах, вне зависимости от настроек по умолчанию можно выбрать тип начертания, цвет и так далее. Третьим аргументом функции plot() можно указать коды цветов, типы линий и все этой в одной строке. Также можно использовать два именованных аргумента отдельно: color — для цвета и linestyle — для типа линии.
| Код | Цвет |
|---|---|
| b | голубой |
| g | зеленый |
| r | красный |
| c | сине-зеленый |
| m | пурпурный |
| y | желтый |
| k | черный |
| w | белый |
Пока что на всех рассмотренных графиках оси x и y изображались на краях объекта Figure (по границе рамки). Но их же можно провести так, чтобы они пересекались — то есть, получит декартову система координат.
Теперь график будет состоять из двух пересекающихся в центре осей, который представляет собой начало декартовой системы координат.
В итоге этот код сгенерирует график с математической формулой предела, представленной точкой, на которую указывает стрелка.
Линейные графики с pandas
Рассмотрим более практический и приближенный к анализу данных пример. С ним будет видно, насколько просто использовать библиотеку matplotlib для объектов Dataframe из библиотеки pandas. Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями.
Гистограммы
Столбчатые диаграммы
Всего нескольких строк кода достаточно для получения такой столбчатой диаграммы.
Результат — следующая столбчатая диаграмма с колонками погрешностей.
Горизонтальные столбчатые диаграммы
Многорядные столбчатые диаграммы
Как и линейные графики, столбчатые диаграммы широко используются для одновременного отображения больших наборов данных. Но в случае с многорядными работает особая структура. До сих пор во всех примерах определялись последовательности индексов, каждый из которых соответствует столбцу, относящемуся к оси x. Индексы представляют собой и категории. В таком случае столбцов, которые относятся к одной и той же категории, даже больше.
Один из способов решения этой проблемы — разделение пространства индекса (для удобства его ширина равна 1) на то количество столбцов, которые к нему относятся. Также рекомендуется добавлять пустое пространство, которое будет выступать пропусками между категориями.
Многорядные столбчатые диаграммы с Dataframe из pandas
Но для еще большего контроля (или просто при необходимости) можно брать части Dataframe в виде массивов NumPy и описывать их так, как в предыдущем примере. Для этого каждый нужно передать в качестве аргумента функциям matplotlib.
Многорядные сложенные столбчатые графики
Еще один способ представления многорядного столбчатого графика — сложенная форма, где каждый столбец установлен поверх другого. Это особенно полезно в том случае, когда нужно показать общее значение суммы всех столбцов.
Сложенные столбчатые графики с Dataframe из padans
Другие представления столбчатых графиков
Круговая диаграмма
Даже для нее нужно передать основной аргумент, представляющий собой список значений. Пусть это будут проценты (где максимально значение — 100), но это может быть любое значение. А уже сама функция определит, сколько будет занимать каждое значение.
А чтобы диаграмма была идеально круглой, необходимо в конце добавить функцию axix() со строкой equal в качестве аргумента. Результатом будет такая диаграмма.
Круговые диаграммы с Dataframe из pandas
несколько графиков в одной фигуре в Python
Я новичок в python и пытаюсь построить несколько строк на одном рисунке, используя matplotlib. Значение моей оси Y хранится в словаре, и я делаю соответствующие значения в оси X в моем следующем коде
мой код выглядит так:
но я получаю отдельные фигуры с одним сюжетом один за другим. Кто-нибудь может помочь мне понять, что не так с моим кодом? Почему я не могу создать несколько линий? Большое спасибо!
4 ответов
это очень просто сделать:
поскольку у меня нет достаточно высокой репутации, чтобы комментировать, я отвечу на вопрос Ляна 20 февраля в 10:01 как ответ на первоначальный вопрос.
для того, чтобы показать метки строк, вам нужно добавить plt.легенда к вашему коду. чтобы построить на предыдущем примере выше, который также включает заголовок, ylabel и xlabel:
редактировать: Я только что понял, прочитав ваш вопрос снова, что я не ответил на ваш вопрос. Вы хотите ввести несколько строк на одном участке. Однако я оставлю это, потому что это служило мне очень хорошо несколько раз. Я надеюсь, что вы найдете полезным, когда-нибудь
Я нашел это некоторое время назад при изучении python
вы также можете сделать разные размеры на одной фигуре, используйте ломтики в этом случае:
обратитесь к docs для получения дополнительной помощи и примеров. Этот маленький бит я набрал для себя один раз и очень основан/скопирован из документов. Надеюсь, это поможет. Я помню, что это боль в#$%, чтобы познакомиться с нотацией среза для разных размеров участков на одном рисунке. После этого я думаю, что это очень просто 🙂
OP утверждает, что каждый элемент участка перезаписывает предыдущий, а не объединяется в один участок. Это может произойти даже с одним из многих предложений, сделанных другими ответами. Если вы выберете несколько строк и запустите их вместе, скажите:
элементы графика обычно отображаются вместе, один слой поверх другого. но если вы выполняете код строка за строкой, каждый участок будет перезаписывать предыдущий.
этот возможно, это то, что случилось с операцией. Это просто случилось со мной: я установил новую привязку ключа для выполнения кода одним нажатием клавиши (on spyder ), но моя привязка ключа выполняла только текущую строку. Решение состояло в том, чтобы выбрать строки целыми блоками или запустить весь файл.
Matplotlib. Урок 1. Быстрый старт
Первый урок из цикла, посвященному библиотеке для визуализации данных Matplotlib. В рамках данного урока будут рассмотрены такие вопросы как: установка библиотеки, построение линейного графика, несколько графиков на одном и на разных полях, построение диаграммы для категориальных данных и обзор основных элементов графика.
Установка
Варианты установки Matplotlib
Установка Matplotlib через менеджер pip
Второй вариант – это воспользоваться менеджером pip и установить Matplotlib самостоятельно, для этого введите в командной строке вашей операционной системы следующие команды:
Проверка установки
Для проверки того, что все у вас установилось правильно, запустите интерпретатор Python и введите в нем следующее:
После этого можете проверить версию библиотеки (она скорее всего будет отличаться от приведенной ниже):
Быстрый старт
Если вы работаете в Jupyter Notebook для того, чтобы получать графики рядом с ячейками с кодом необходимо выполнить специальную magic команду после того, как импортируете matplotlib ::
Результат работы выглядеть будет так, как показано на рисунке ниже.
Пример, аналогичный тому, что представлен на рисунке выше, для отдельного Python файла будет выглядеть так:
В результате получите график в отдельном окне.
Далее мы не будем останавливаться на особенностях использования magic команды, просто запомните, если вы используете Jupyter notebook при работе с Matplotlib вам обязательно нужно включить %matplotlib inline.
Построение графика
Для начал построим простую линейную зависимость, дадим нашему графику название, подпишем оси и отобразим сетку. Код программы:
В результате получим следующий график:
Несколько графиков на одном поле
Построим несколько графиков на одном поле, для этого добавим квадратичную зависимость:
В приведенном примере в функцию plot() последовательно передаются два массива для построения первого графика и два массива для построения второго, при этом, как вы можете заметить, для обоих графиков массив значений независимой переменной x один и то же.
Несколько разделенных полей с графиками
Третья, довольно часто встречающаяся задача – это отобразить два или более различных поля, на которых будет отображено по одному или более графику.
Построим уже известные нам две зависимость на разных полях.
Здесь мы воспользовались новыми функциями:
figure() – функция для задания глобальных параметров отображения графиков. В нее, в качестве аргумента, мы передаем кортеж, определяющий размер общего поля.
subplot() – функция для задания местоположения поля с графиком. Существует несколько способов задания областей для вывода через функцию subplot() мы воспользовались следующим: первый аргумент – количество строк, второй – столбцов в формируемом поле, третий – индекс (номер поля, считаем сверху вниз, слева направо).
Построение диаграммы для категориальных данных
До этого мы строили графики по численным данным, т.е. зависимая и независимая переменные имели числовой тип. На практике довольно часто приходится работать с данными нечисловой природы – имена людей, название фруктов, и т.п.
Построим диаграмму на которой будет отображаться количество фруктов в магазине:
К этому моменту, если вы самостоятельно попробовали запустить приведенные выше примеры, у вас уже должно сформировать некоторое понимание того, как осуществляется работа с этой библиотекой.
Основные элементы графика
Корневым элементом при построения графиков в системе Matplotlib является Фигура ( Figure ). Все, что нарисовано на рисунке выше является элементами фигуры. Рассмотрим ее составляющие более подробно.
На рисунке представлены два графика – линейный и точечный. Matplotlib предоставляет огромное количество различных настроек, которые можно использовать для того, чтобы придать графику вид, который вам нужен: цвет, толщина и тип линии, стиль линии и многое другое, все это мы рассмотрим в ближайших статьях.
Вторым, после непосредственно самого графика, по важности элементом фигуры являются оси. Для каждой оси можно задать метку (подпись), основные ( major ) и дополнительные ( minor ) тики, их подписи, размер и толщину, также можно задать диапазоны по каждой из осей.
Следующими элементами фигуры, которые значительно повышают информативность графика являются сетка и легенда. Сетка также может быть основной ( major ) и дополнительной ( minor ). Каждому типу сетки можно задавать цвет, толщину линии и тип. Для отображения сетки и легенды используются соответствующие команды.
Ниже представлен код, с помощью которого была построена фигура, изображенная на рисунке:
Если в данный момент вам многое кажется непонятным – не переживайте, далее мы разберем подробно особенности настройки и использования всех элементов представленных на поле с графиками.