Wprowadzenie do Matplotlib

Matplotlib to popularna biblioteka Pythona do tworzenia wizualizacji, w tym wykresów liniowych, słupkowych, punktowych i wielu innych.

W tej lekcji nauczą się Państwo używać Matplotlib do tworzenia i dostosowywania różnych typów wykresów.

Instalowanie Matplotlib

Aby zainstalować Matplotlib, użyj następującego polecenia w terminalu:

pip install matplotlib

Po instalacji można zaimportować bibliotekę w skryptach Pythona:

# Importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

print("Matplotlib imported successfully")

Tworzenie prostego wykresu liniowego

Podstawowy wykres liniowy można utworzyć za pomocą funkcji Matplotlib plot():

# 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()

Dostosowywanie wykresów

Matplotlib umożliwia dostosowywanie wykresów za pomocą tytułów, etykiet, legend i różnych stylów linii:

# 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()

Tworzenie wykresów słupkowych

Wykresy słupkowe są przydatne do porównywania kategorii. Aby utworzyć wykres słupkowy, użyj funkcji 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()

Tworzenie wykresów punktowych

Wykresy punktowe są przydatne do przedstawiania zależności między dwiema zmiennymi. Użyj funkcji 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()

Tworzenie histogramów

Histogramy przedstawiają rozkład zbioru danych. Użyj funkcji 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()

Dodawanie wielu wykresów

Można dodać wiele wykresów do tej samej figury za pomocą funkcji 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()

Typowe błędy w Matplotlib

Oto błędy, których należy unikać:

• Zapominanie o wywołaniu plt.show() w celu wyświetlenia wykresu.
• Używanie nachodzących na siebie elementów bez dostosowania układu.
• Brak opisywania osi i wykresów, co utrudnia ich zrozumienie.

Czego się nauczyliśmy?

W tej lekcji nauczyli się Państwo:

• Jak zainstalować i zaimportować Matplotlib.
• Jak tworzyć wykresy liniowe, słupkowe, punktowe i histogramy.
• Jak dostosowywać wykresy za pomocą etykiet, legend i wielu wykresów.

Świetnie! Przejdźmy do następnego tematu.