Как установить matplotlib и настроить архитектуру графиков в plt: инструкция по установке библиотеки для работы с графиками

Matplotlib является одной из самых популярных библиотек для работы с графиками и визуализации данных в Python. Если вы занимаетесь анализом данных, визуализацией или машинным обучением в Python, то скорее всего, с вами уже знакома эта библиотека.

Однако, для новичков может быть сложно разобраться в архитектуре графиков и функционала matplotlib. В этой статье мы рассмотрим основные принципы построения графиков и шаги по установке библиотеки для работы с графиками.

Если вы не знаете, как установить matplotlib, или хотите понять, как она работает, то эта статья для вас!

Как установить matplotlib и понять архитектуру графиков / plt

Matplotlib является одной из самых популярных библиотек для создания графиков и построения визуализаций в Python. Установить ее можно различными способами: через менеджер пакетов pip, conda или скачав установочный файл с официального сайта.

Для установки через pip используйте команду:

pip install matplotlib

Для установки через conda:

conda install matplotlib

Скачать установочный файл можно по ссылке: https://matplotlib.org/stable/users/installing.html

После установки библиотеки необходимо понять архитектуру графиков / plt. Она базируется на двух основных объектах — фигуре (Figure) и подложке (Subplot). Фигура представляет из себя окно либо страницу, на которой располагаются все элементы, а подложка — всего лишь регион внутри этой фигуры.

В модуле pyplot (plt) реализованы множество функций для работы с графиками. В частности функции plot, scatter, hist позволяют построить линейный график, диаграмму рассеивания, гистограмму соответственно. Также в модуле pyplot есть функции для управления элементами графика: заголовка, осей, легенды и т.д.

Одним из преимуществ matplotlib является его гибкость. Вы можете задавать практически любое свойство всех элементов графика: цвет, шрифт, масштаб, размер, прозрачность и т.д. Кроме того, создание интерактивных графиков на базе matplotlib также является возможным.

В целом, matplotlib — библиотека, о которой стоит знать каждому, кто работает с данными в Python. Ее графические возможности и гибкость позволяют создавать высококачественные и информативные графики, которые помогут в визуализации и анализе данных.

Установка Matplotlib

Matplotlib – библиотека для создания графиков в Python. Для начала работы с Matplotlib необходимо установить ее на свой компьютер. Для этого можно воспользоваться утилитой pip (Python Package Installer).

Для установки Matplotlib через pip нужно открыть командную строку (Windows) или терминал (MacOS или Linux) и набрать команду "pip install matplotlib". После нажатия клавиши Enter начнется процесс установки библиотеки. В процессе установки pip автоматически загрузит и установит все зависимости, необходимые для работы Matplotlib.

Если вы используете Jupyter Notebook, то Matplotlib может быть уже установлен на вашем компьютере. Тем не менее, проверить, установлена ли Matplotlib, можно с помощью команды "import matplotlib". Если при запуске этой команды ничего не происходит, значит, библиотека уже установлена. Если же возникает ошибка, необходимо установить Matplotlib с помощью pip.

Также можно установить Matplotlib с помощью Anaconda – популярного дистрибутива Python, который уже включает в себя многие пакеты для научных вычислений, включая Matplotlib. Для установки Matplotlib в Anaconda необходимо открыть Anaconda Prompt и набрать команду "conda install matplotlib".

После успешной установки Matplotlib можно начинать работу с графиками в Python и использовать все возможности этой библиотеки для создания красивых и информативных визуализаций.

Загрузка и установка Matplotlib

Matplotlib - это библиотека для языка програмирования Python, которая позволяет создавать графики, диаграмы, диапазонные диаграмы, гистограммы и многое другое.

Перед установкой Matplotlib необходимо убедиться, что у вас установлен Python. Если у вас еще нет Python, необходимо скачать и установить его с официального сайта Python.org.

Для установки Matplotlib рекомендуется использовать менеджер пакетов Python - pip. Pip входит в стандартный пакет Python начиная с версии 3.4. Если у вас установлена более старая версия Python, то необходимо установить pip вручную.

Для установки Matplotlib необходимо ввести следующую команду в командной строке или терминале:

pip install matplotlib

После того, как установка завершится, можно начинать работать с библиотекой. Например, можно импортировать ее с помощью следующей команды:

import matplotlib.pyplot as plt

В этом случае мы импортируем только модуль pyplot из библиотеки Matplotlib. Если вы хотите импортировать всю библиотеку, используйте следующую команду:

import matplotlib

Для проверки корректной установки Matplotlib можно использовать следующую команду:

python -c "import matplotlib; print(matplotlib.__version__)"

Это выведет текущую версию установленной библиотеки. Если версия отображается, значит, установка прошла успешно.

Настройка окружения

Для установки библиотеки matplotlib и начала работы с графиками необходимо настроить свое окружение. В первую очередь нужно убедиться, что установлен Python в требуемой версии (библиотека поддерживает версии Python 3.5 и выше).

Далее необходимо установить библиотеку matplotlib через менеджер пакетов pip с помощью команды:

pip install matplotlib

Если же нужно обновить библиотеку до последней версии, можно воспользоваться следующей командой:

pip install --upgrade matplotlib

Также для более удобной работы с графиками можно установить дополнительные пакеты, такие как NumPy и Pandas. Для установки NumPy можно использовать команду:

pip install numpy

Для установки Pandas:

pip install pandas

После установки всех необходимых пакетов можно приступить к изучению архитектуры графиков и созданию собственных.

Важно помнить, что при необходимости использования конкретной версии библиотеки можно указать ее при установке с помощью параметра "--version".

Также, чтобы избежать конфликтов с другими библиотеками, можно создать виртуальное окружение и установить туда необходимые пакеты. Для этого можно воспользоваться модулем venv:

python -m venv myenv

где "myenv" - название виртуального окружения. Затем нужно активировать его (для Windows):

myenv\Scripts\activate.bat

или (для Linux/MacOS):

source myenv/bin/activate

После активации виртуального окружения можно установить необходимые пакеты, как это было описано выше.

Основные компоненты графиков

Основная задача библиотеки matplotlib - создание высококачественных графиков для визуализации данных.

Как и любой графический элемент, график состоит из нескольких компонентов:

• X и Y оси - основные элементы координатной системы, по которым располагаются данные.
• График данных/построение - сама линия графика, отображающая значения данных на координатной системе.
• Точки данных - отображение набора отдельных значений, также может быть использован для кластеризации значений в наборе данных.
• Текст/подписи - надписи и подписи к осям, отображение заголовков и дополнительной информации на графике.
• Сетка - отображение линий, отмечающих шаги по осям координат на графике.

Кроме основных компонентов, также существуют различные типы графиков, такие как линейный, столбчатый, точечный, и т. д. Они все реализуются с помощью библиотеки matplotlib и ее функций, которые позволяют настраивать графики совершенно разных видов и типов.

Стили и настройки

Matplotlib позволяет полностью настроить внешний вид графиков, включая шрифты, размеры, цвета, стили линий и маркеров, размещение легенды и многое другое. Это делается с помощью методов объектов, создаваемых библиотекой, и применяемых к созданным графикам

Используя методы объектов, можно установить различные стили линий и маркеров, цвета графиков и текста, размеры шрифта и многое другое. Например, чтобы установить красный цвет для линии графика, можно использовать следующий код:

plt.plot(x, y, color='red')

Кроме того, библиотека Matplotlib предоставляет набор стандартных стилей графиков, например, стиль "ggplot". Чтобы установить стиль "ggplot", можно использовать следующий код:

plt.style.use('ggplot')

Также можно создавать собственные стили с помощью метода mpl_style. Стили хранятся в файле stylelib. Например, чтобы создать стиль с красной линией и зеленым фоном, можно создать файл redline_greenbg.mplstyle со следующим содержимым:

После создания файла, стиль можно установить следующим образом:

plt.style.use('redline_greenbg')

Таким образом, Matplotlib позволяет полностью настроить внешний вид графиков с помощью методов объектов и стилей, позволяющих быстро изменять внешний вид графиков для различных нужд.

Различные типы графиков

Графики являются одним из самых важных способов представления данных в современном мире. Они позволяют наглядно и понятно показать различные статистические данные, тренды и зависимости. В библиотеке matplotlib содержится большое количество различных типов графиков, которые позволяют решать самые разнообразные задачи.

Линейные графики

Линейные графики представляют собой графики функций, которые изображают зависимость одной переменной от другой. Этот тип графиков используется для отображения трендов в данных и анализа их изменений во времени.

Гистограммы

Гистограммы используются для отображения частоты различных значений в диапазоне переменных. Они позволяют проанализировать распределение данных в выборке и выделить наиболее показательные значения.

Круговые диаграммы

Круговые диаграммы используются для отображения процентного соотношения различных значений в выборке. Они хорошо подходят для сравнения долей различных категорий, например, для анализа структуры расходов предприятия.

Диаграммы рассеяния

Диаграммы рассеяния используются для изображения корреляционной зависимости между двумя переменными. Они позволяют проанализировать силу и направление этой зависимости и выделить наиболее влиятельные значения.

Шкалограммы

Шкалограммы представляют собой графики, которые изображают изменение показателей в зависимости от уровня некоторого фактора. Они используются для анализа влияния различных факторов на результаты исследования.

Вспомогательные графики

Кроме основных типов графиков, в библиотеке matplotlib есть множество вспомогательных графиков, например, диаграммы ошибок, диаграммы боксплот и др. Они позволяют улучшить качество и наглядность представления данных и получить более точные результаты анализа.

Использование модуля Pyplot

Pyplot – модуль библиотеки Matplotlib, который предоставляет широкий спектр возможностей для создания графиков и диаграмм. Он позволяет управлять всеми аспектами графического представления данных: от выбора типа графика до изменения цветовой палитры и добавления надписей.

Для начала работы с модулем Pyplot нужно импортировать его следующим образом:

import matplotlib.pyplot as plt

Эта команда позволяет обращаться к функциям модуля Pyplot через псевдоним "plt". Так код становится более компактным и читаемым.

Следующий шаг – создание объекта Figure. Его можно создать при помощи функции "plt.figure()". Эта функция определяет размеры создаваемого графика и возвращает объект Figure. Например:

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

Эта команда создает объект Figure с размерами 8х6 дюймов.

Далее можно добавить на этот объект график, вызвав одну из функций Pyplot, например, "plt.plot()". Эта функция строит линейный график на заданных координатах. Например:

plt.plot(x, y)

Эта команда создает линейный график по координатам, указанным в переменных "x" и "y".

Для добавления дополнительных элементов на график используются функции Pyplot, такие как "plt.title()", "plt.xlabel()", "plt.ylabel()" и т.д. Они позволяют задавать заголовок, подписи осей и другие элементы графика.

Итак, модуль Pyplot является мощным инструментом для работы с графиками в Matplotlib. С его помощью можно создавать и настраивать широкий спектр графических представлений данных, что делает его основным выбором для многих аналитиков и научных исследователей.

Pyplot: что это и зачем нужно

Pyplot – это модуль библиотеки matplotlib, который предоставляет простой интерфейс для создания графиков 2D.

Pyplot содержит множество функций для создания различных типов графиков, включая линейные, столбчатые, круговые и многие другие. Он также предоставляет возможность настройки внешнего вида графика, таких параметров как цвет, размер, метки и легенда.

Pyplot является необходимым инструментом для многих областей, включая науку, инженерию, финансы и технический анализ данных. Он позволяет создавать графики произвольной сложности и представлять данные в удобном и понятном виде.

Зачем нужен Pyplot:

• Визуализация данных;
• Представление результатов исследований и анализов в понятном виде;
• Контроль внешнего вида графиков;
• Создание графиков различных типов;
• Работа в области науки, инженерии, финансов и технического анализа данных.

Pyplot – это мощный инструмент для создания графиков и представления данных. Знание его возможностей и использование его функций позволит не только упростить создание графиков, но и облегчить работу с данными в целом.

Примеры использования Pyplot

Pyplot - это модуль библиотеки Matplotlib, который позволяет пользователю создавать различные типы графиков, такие как линейные, столбчатые, круговые и другие. Ниже приведены несколько примеров использования Pyplot:

График линии

Для построения графика линии можно использовать функцию plot(), передав ей список значений для оси X и список значений для оси Y.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y)
plt.show()

В результате будет построен график линии, где по оси X отложены числа 1-5, а по оси Y соответственно числа 10-2.

Гистограмма

Для создания гистограммы можно воспользоваться функцией hist(), которой нужно передать список значений для построения столбцов.

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5]
plt.hist(data)
plt.show()

В результате будет построена гистограмма, где по оси X отложены значения из списка data, а по оси Y количество элементов, которые попали в каждый столбец.

Диаграмма

Для создания диаграммы можно воспользоваться функцией pie(), которой нужно передать список значений для построения различных кусков.

import matplotlib.pyplot as plt

sizes = [50, 25, 10, 15]
plt.pie(sizes)
plt.show()

В результате будет построена круговая диаграмма, где каждый кусок соответствует числу из списка sizes. Можно добавить параметры для изменения цветов и названий кусков диаграммы.

Создание основных графиков

Matplotlib предоставляет множество возможностей для создания различных типов графиков. Вот некоторые из наиболее используемых:

• Линейный график - отображает зависимость одной переменной от другой переменной, представляя ее линией на графике.
• Точечный график - показывает отдельные значения, где каждая точка представляет собой одно значение из набора данных.
• Гистограмма - используется для отображения частоты встречаемости значений в наборе данных.
• Круговая диаграмма - отображает долю каждого значения (категории) в общей сумме.
• Контурный график - показывает поверхность, где значение каждой точки определяется двумя координатами.

Для каждого типа графика в Matplotlib существует свой специальный метод. Например, для создания линейного графика используется метод "plot()", для точечного - "scatter()", для гистограммы - "hist()", для круговой диаграммы - "pie()", для контурного графика - "contour()".

Кроме того, Matplotlib позволяет настраивать графики в соответствии с индивидуальными потребностями. Например, можно добавить заголовки, легенды, изменить цвета и толщину линий, настройть масштабирование осей и многое другое. У каждого метода есть множество аргументов, их можно найти в документации.

Важно понимать, что каждый график может быть настроен индивидуально, а выбор типа графика зависит от конкретной задачи и набора данных.

Линейная диаграмма

Линейная диаграмма - один из самых простых и распространенных типов графиков, предназначенных для отображения зависимости одной величины от другой. Она может быть использована для исследования изменений величин во времени или в зависимости от других параметров.

В matplotlib построение линейной диаграммы осуществляется с помощью функции plot(). Эта функция принимает в качестве аргументов списки значений на оси x и y и создает линию, соединяющую все точки, заданные этими списками. Например:

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [3, 7, 2, 5, 9]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Этот код создаст линейную диаграмму, представляющую точки с координатами (1, 3), (2, 7), (3, 2), (4, 5) и (5, 9).

При построении линейной диаграммы можно настраивать множество параметров, таких как ширина и цвет линии, маркеры точек, названия осей и многое другое. Для более подробной информации о настройке линейной диаграммы в matplotlib можно посмотреть документацию.

Использование линейных диаграмм важно в различных сферах, начиная от бизнеса и заканчивая наукообразованием и личной аналитикой. Они помогают визуализировать данные, сделать выводы и принимать решения на основании этих данных.

Гистограмма

Гистограмма – это графическая диаграмма, которая позволяет визуализировать распределение значений в наборе данных. Она представляет собой столбчатую диаграмму, где на одной оси откладываются интервалы значений, а на другой – количество вхождений каждого из этих интервалов.

Гистограммы находят широкое применение в различных областях, в том числе в экономике, биологии, медицине, социологии и т.д. Они используются для анализа и визуализации статистических данных, поиска закономерностей и тенденций.

Для создания гистограммы с помощью библиотеки matplotlib в Python необходимо воспользоваться функцией hist(). Она принимает один или несколько массивов данных и на основе них строит гистограмму.

Пример кода для создания гистограммы на основе массива данных data с помощью функции hist():

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 5]
plt.hist(data)
plt.show()

Этот код создаст гистограмму, где на оси абсцисс будут отложены интервалы значений от 1 до 5, а на оси ординат – количество вхождений каждого из этих интервалов.

Если необходимо настроить параметры гистограммы, то можно воспользоваться различными аргументами функции hist(), например, задать количество интервалов, цвета столбцов, наложение гистограммы на другой график и т.д.

С помощью гистограмм можно быстро и наглядно проанализировать распределение значений в наборе данных, определить среднее значение и дисперсию, а также выявить выбросы и аномальные значения.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма является одним из наиболее популярных типов графиков для визуализации данных. Она используется для отображения процентного или относительного соотношения частей по отношению к целому.

В библиотеке matplotlib это достигается с помощью функции pie(), которая принимает на вход два массива: значения и метки. Первый массив представляет собой значения, которые будут отображены на графике в виде секторов. Второй массив содержит метки для каждого сектора в круговой диаграмме.

Для настройки внешнего вида круговой диаграммы можно использовать различные параметры. В функции pie() можно задать цвет секторов, их ширину и т.д. К тому же, matplotlib позволяет создавать круговые диаграммы с различными подписями и легендами, что упрощает чтение данных.

Круговые диаграммы могут быть использованы в различных областях, включая финансовую отчетность, статистические исследования, а также визуальную аналитику.

Пример кода для создания круговой диаграммы:

import matplotlib.pyplot as plt

values = [50, 30, 20]
labels = ['A', 'B', 'C']
plt.subplot().pie(values, labels=labels)
plt.title("Пример круговой диаграммы")
plt.show()

Работа с подписями и легендами

Для создания информативных графиков важно добавлять подписи к осям и легенды для обозначения графиков. В библиотеке matplotlib для этого существует несколько методов.

Методы для работы с подписями:

• xlabel() и ylabel() - добавляют подписи к осям x и y соответственно;
• title() - добавляет заголовок графика;
• suptitle() - добавляет общий заголовок для нескольких графиков, расположенных на одном холсте.

Пример использования методов:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
plt.title('Trigonometry functions')
plt.legend()
plt.show()

В данном примере использованы методы xlabel(), ylabel(), title() и legend(). По умолчанию легенда выводится в правом верхнем углу графика. Чтобы изменить расположение легенды, можно использовать метод legend(loc='some_location'), где some_location - строка, описывающая расположение легенды. Например, 'upper left' - легенда в левом верхнем углу или 'lower right' - легенда в правом нижнем углу.

Если нужно вывести легенду вне графика, можно использовать метод legend(bbox_to_anchor=(x, y)), где x и y - координаты точки, относительно которой будет выведена легенда. Значения координат могут принимать значения от 0 до 1.

Кроме того, можно задать заголовки и подписи к осям с помощью всплывающих подсказок (tooltips), если навести курсор на линии графика. Для этого используются методы set_title(), set_xlabel() и set_ylabel() для соответствующих объектов. Например:

line1, = plt.plot(x, y1, label='sin(x)')

line2, = plt.plot(x, y2, label='cos(x)')
line1.set_label('Sine Curve')
line2.set_label('Cosine Curve')
line1.set_ylabel('Amplitude')
line1.set_xlabel('Time (s)')
line1.set_title('Sample Sine and Cosine Waves')
plt.legend()
plt.show()

В данном примере использованы методы set_title(), set_xlabel() и set_ylabel() для установки заголовка и подписей к осям. Кроме того, используется метод set_label() для изменения названия графика в легенде.

Добавление подписей к осям и заголовков

Для того, чтобы улучшить понимание графика, необходимо добавлять подписи к осям и заголовки. В библиотеке matplotlib возможно быстро и просто задать подписи к осям и заголовки.

Для добавления подписи к оси x используется метод plt.xlabel('текст'). Аргументом метода является строка с текстом, который будет отображен у соответствующей оси.

Аналогично, для добавления подписи к оси y используется метод plt.ylabel('текст'). Текст может быть любым, но желательно, чтобы он ясно отражал информацию, которую представляет ось.

Для добавления заголовка графика используется метод plt.title('текст'). В него передается строка, которая станет заголовком графика. Заголовок помогает понимать, какая именно информация представлена на графике.

Если вам нужно добавить несколько различных элементов в заголовок, то вы можете использовать конкатенацию строк при помощи знака плюс (+). Например, plt.title('Заголовок графика' + " " + 'дополнительная информация'). Такой способ подходит, когда необходимо объединить несколько строк в одну.

Отдельно стоит отметить, что в библиотеке matplotlib можно задать шрифты и размеры для каждого элемента графика: заголовка, подписей осей и меток. Настройки оформления графика также позволяют повысить его читаемость и эстетичность.

Создание легенды

Легенда - это важный элемент любого графика, который дает возможность идентифицировать различные линии или точки на графике. В библиотеке matplotlib есть специальный метод, который позволяет создать легенду на графике - это plt.legend().

Для того чтобы добавить легенду на график, необходимо сначала создать метки для каждого графика, который будет представлен в легенде, используя параметр label. Далее вызываем метод plt.legend(), и легенда автоматически добавится на график.

Если необходимо изменить расположение легенды на графике, можно воспользоваться параметром loc и указать значение из списка расположений:

• 'best' - автоматическое выбор лучшего расположения;
• 'upper right' - верхний правый угол;
• 'upper left' - верхний левый угол;
• 'lower left' - нижний левый угол;
• 'lower right' - нижний правый угол;

Для улучшения визуального восприятия легенды можно изменить цвет фона и границы с помощью параметров facecolor и edgecolor. Например:

plt.legend(facecolor='tab:gray', edgecolor='black')

Также можно изменить размер шрифта и стиль текста легенды с помощью параметра fontsize и prop. Например:

plt.legend(prop={'size': 14, 'weight': 'bold'})

В результате, добавление легенды на график сделает его более информативным и понятным.

Дальнейшие возможности Matplotlib

Matplotlib – это богатая функциональность библиотека для визуализации данных в Python. В ней есть множество способов создания и настройки графиков, не только статических изображений, но и динамических и интерактивных вариантов.

Для подгонки графиков под конкретные задачи можно использовать различные типы линий, маркеров и цветовых схем. Например, scatter plot или histogram plot для анализа распределения данных. Также можно использовать subplots, чтобы группировать несколько графиков на одной фигуре, или animation для создания анимированных графиков для выявления динамики изменений данных.

Для более точной работы с графиками можно обратиться к множеству функций и методов, таких как set_xlim() или set_ylim(), которые позволяют настраивать масштаб, размеры и подписи осей. Помимо этого, библиотека поддерживает загрузку и сохранение графиков в форматах PDF, PNG или SVG, а также реализует возможность экспорта в LaTeX и HTML.

Matplotlib имеет также сравнительно высокую степень настраиваемости и дополнительных возможностей за счёт возможности настройки свойств каждого элемента графика. Это могут быть шрифт, размеры элементов, типичные места подписей (например, в углах графика или прямо над/под линией), а также легенда.

Также стоит отметить поддержку работой как с pandas, так и с numpy, что позволяет работать не только с графиками, но и работать с данными в более удобном и функциональном формате.

D графики

Д графики (3D графики) – это один из типов графиков, который позволяет представлять данные в трехмерном пространстве. В отличие от обычных двумерных графиков, Д графики отображают не только значения на оси X и Y, но и на оси Z, что позволяет более точно описывать зависимость между тремя переменными.

Для создания Д графиков в Python, можно использовать библиотеку Matplotlib. Она имеет встроенный модуль mplot3d, который позволяет работать со трехмерными графиками. С помощью этого модуля можно создавать такие типы графиков, как surface plot (график поверхности), wireframe plot (график сетки), scatter plot (график рассеяния) и многие другие.

Для создания Д графиков в Matplotlib, необходимо создать экземпляр класса Axes3D из модуля mpl_toolkits.mplot3d. Затем можно использовать методы объекта Axes3D для создания нужных типов графиков и настройки их параметров. Например, с помощью метода plot_surface можно создать график поверхности, а метод set_xlabel, set_ylabel и set_zlabel позволяют установить подписи осей X, Y и Z соответственно.

• Для использования mplot3d необходимо импортировать следующие модули:
• from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
• import matplotlib.pyplot as plt
• Для создания экземпляра класса Axes3D используется команда:
• fig = plt.figure()
• ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
• Для создания графика поверхности (surface plot) используется метод plot_surface:
• X, Y – двумерные массивы точек на плоскости, Z – значение функции в каждой точке;
• cmap – цветовая карта (например, plt.get_cmap('jet'));
• rstride, cstride – шаг сетки по координатам X и Y.

Работа с метками и текстом

Метки (labels) - это текстовые подписи в графиках, которые помогают понимать, что изображено на графике. В matplotlib можно задавать метки для осей, легенды и т.д. Существует несколько способов добавления меток.

• Добавление метки для оси: Для добавления метки для оси используется метод set_label() объекта оси. Пример:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])

ax.set_xlabel('Это метка для оси X')

ax.set_ylabel('Это метка для оси Y')

• Добавление метки для легенды: Для добавления метки для легенды используется параметр label при создании графика. Пример:

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3], label='График 1')

ax.plot([1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 1], label='График 2')

ax.legend()

• Добавление текста: Для добавления текста на график используется метод text() объекта оси. Пример:

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])

ax.text(2, 4, 'Пример текста', fontsize=12)

Также можно изменять параметры текста, например, цвет, размер, выравнивание и т.д. Для этого используются различные параметры метода text().

Все эти параметры могут быть заданы как при создании текста, так и позже через метод set_*. Например:

text_obj = ax.text(2, 4, 'Пример текста')

text_obj.set_color('red')

text_obj.set_fontsize(16)