Penggambaran Data dengan Matplotlib
Ketahui cara mencipta penggambaran untuk memahami data anda
Penggambaran Data dengan Matplotlib ialah pelajaran Pelajari AI dengan Python percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 2 daripada 5. Sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran ini boleh dibaca sepenuhnya secara percuma — selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan praktikal dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran Pelajari AI dengan Python, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus Pelajari AI dengan Python merangkumi sejumlah 5 pelajaran.
Pengenalan kepada Matplotlib
Matplotlib ialah pustaka Python yang popular untuk mencipta visualisasi, termasuk graf garis, carta bar, plot scatter dan banyak lagi.
Dalam pelajaran ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Matplotlib untuk mencipta dan menyesuaikan pelbagai jenis plot.

Memasang Matplotlib
Untuk memasang Matplotlib, gunakan arahan berikut dalam terminal Anda:
pip install matplotlib
Selepas dipasang, Anda boleh mengimportnya dalam skrip Python Anda:
# Importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
print("Matplotlib imported successfully")Mencipta Plot Garis Mudah
Anda boleh mencipta plot garis asas menggunakan fungsi plot() Matplotlib:
# Creating a simple line plot
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()Menyesuaikan Plot
Matplotlib membolehkan Anda menyesuaikan plot dengan tajuk, label, petunjuk dan gaya garis yang berbeza:
# Customizing a plot
plt.plot(x, y, label="Line 1", linestyle="--", color="red")
plt.legend()
plt.title("Customized Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()Mencipta Carta Bar
Carta bar berguna untuk membandingkan kategori. Gunakan fungsi bar() untuk mencipta carta bar:
# Creating a bar chart
categories = ["A", "B", "C"]
values = [10, 15, 7]
plt.bar(categories, values, color="blue")
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")
plt.show()Mencipta Plot Scatter
Plot scatter berguna untuk menunjukkan hubungan antara dua pemboleh ubah. Gunakan fungsi scatter():
# Creating a scatter plot
x = [5, 7, 8, 7]
y = [3, 8, 6, 4]
plt.scatter(x, y, color="green")
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()Mencipta Histogram
Histogram menunjukkan taburan suatu set data. Gunakan fungsi hist():
# Creating a histogram
data = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]
plt.hist(data, bins=5, color="purple")
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()Menambah Pelbagai Plot
Anda boleh menambah beberapa plot pada rajah yang sama menggunakan fungsi subplot():
# Adding multiple plots
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title("First Plot")
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar([1, 2, 3], [7, 8, 9])
plt.title("Second Plot")
plt.tight_layout()
plt.show()Kesilapan Lazim dengan Matplotlib
Berikut ialah beberapa kesilapan yang perlu dielakkan:
- Terlupa memanggil
plt.show()untuk memaparkan plot. - Menggunakan elemen yang bertindih tanpa melaraskan susun atur.
- Tidak melabelkan paksi dan plot dengan jelas.
Apakah yang Kita Pelajari?
Dalam pelajaran ini, anda telah mempelajari:
- Cara memasang dan mengimport Matplotlib.
- Cara mencipta graf garis, carta bar, graf serakan dan histogram.
- Cara menyesuaikan graf dengan label, petunjuk dan beberapa graf.
Syabas! Mari beralih ke topik seterusnya.

Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 53
- Pelajaran
- 225
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Penggambaran Data dengan Matplotlib” percuma?
Ya — sebanyak 3 pelajaran dalam laluan pembelajaran Pelajari AI dengan Python, termasuk “Penggambaran Data dengan Matplotlib”, boleh dibaca sepenuhnya secara percuma di web ini. Selepas itu, CoddyKit PRO membuka akses kepada semua pelajaran, serta latihan interaktif dengan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7. Kursus Pelajari AI dengan Python merangkumi sejumlah 5 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Penggambaran Data dengan Matplotlib”?
Ketahui cara mencipta penggambaran untuk memahami data anda Anda berlatih Pelajari AI dengan Python menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan Pelajari AI dengan Python?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran Pelajari AI dengan Python di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 2 daripada 5.
Berapa lamakah pelajaran “Penggambaran Data dengan Matplotlib” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran Pelajari AI dengan Python ini?
Ya. Setiap pelajaran Pelajari AI dengan Python menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Analisis Data dengan Pandas
- Penggambaran Data dengan Matplotlib
- NumPy untuk Pengiraan Berangka
- Mengendalikan API dengan requests
- Pengikisan Web dengan BeautifulSoup