Типы графиков в matplotlib / plt 3: виды и примеры

Matplotlib / plt - это библиотека, которая позволяет создавать различные графики в Python, используя объектно-ориентированный подход. В предыдущих статьях мы рассмотрели базовые типы графиков, такие как линейные, точечные и гистограммы. В этой статье мы рассмотрим более сложные типы графиков и их примеры.

Одним из самых популярных типов графиков является столбчатая диаграмма. Она представляет собой столбцы, каждый из которых соответствует категории данных, сравниваемых на оси X. Высота каждого столбца соответствует значению этой категории на оси Y.

Еще одним полезным типом графиков является диаграмма рассеяния. Она используется для отображения взаимосвязи между двумя переменными. Каждая точка на графике представляет собой сочетание значений двух переменных и позволяет установить связь между ними.

Наконец, график «ящик с усами» используется для отображения данных о распределении их значений. Он состоит из прямоугольника, который показывает интерквартильный размах, линии, которые отображают медиану и выбросы, и усов, которые показывают разброс данных.

О библиотеке matplotlib

Matplotlib – это библиотека на языке Python для визуализации данных, которая была создана Джоном Хантером в 2003 году.

Matplotlib дает возможность создавать красивые и эффективные графики, диаграммы и даже анимации. Библиотека имеет огромное количество инструментов для настройки внешнего вида графиков, выбора типа и стиля линий, точек, маркеров, а также настройки шрифтов и цветов.

Она широко используется в сфере научных исследований, анализа данных, машинного обучения, финансовой аналитики и во многих других областях. Matplotlib – это не только графики на двумерной плоскости, но и работа с трехмерными объектами и создание анимации.

Одной из главных преимуществ Matplotlib является то, что это кроссплатформенная библиотека. Она может работать на различных операционных системах, в том числе на Windows, macOS и Linux.

Matplotlib является стандартным инструментом для создания графиков вместе с библиотекой NumPy и SciPy, а также входит в состав популярного пакета Anaconda.

Основные возможности библиотеки

Matplotlib - это библиотека на языке программирования Python, предназначенная для построения графиков и визуализации данных. Она позволяет создавать широкий диапазон графических представлений данных, от простых линейных графиков до сложных 3D-графиков и графиков в режиме реального времени.

В библиотеке Matplotlib доступна множество различных типов графиков, включая линейные и точечные графики, гистограммы, круговые диаграммы и многое другое. Она также предлагает широкие возможности для кастомизации и стилизации графиков, включая изменение цветов, размеров и типов линий, добавление надписей и легенд, создание градиентов и многое другое.

Matplotlib позволяет работать с данными из различных источников, включая CSV-файлы, широко используемые форматы данных, такие как NumPy и Pandas, а также с базами данных и веб-сервисами. Библиотека поддерживает множество форматов вывода графиков, включая PNG, PDF, SVG и многие другие.

Bиблиотека также предлагает широкие возможности для создания интерактивных графиков и визуализаций, используя встроенные библиотеки Bokeh, Plotly и Seaborn. Matplotlib также имеет поддержку работы с библиотеками машинного обучения, такими как Tensorflow и SciPy.

• Несколько преимуществ, которые можно найти в библиотеке:
• Простота использования: Matplotlib имеет простой и понятный интерфейс, делающий ее доступной даже для начинающих пользователей.
• Широкий спектр возможностей: библиотека предоставляет возможность создавать графики любой сложности и стилизации.
• Кроссплатформенность: Matplotlib может работать на различных операционных системах, включая Windows, macOS и Linux.
• Большое сообщество: Matplotlib имеет активное сообщество пользователей и разработчиков, которые постоянно работают над улучшением библиотеки и предоставлением новых возможностей.

Зачем использовать matplotlib?

Matplotlib - это библиотека для языка программирования Python, которая позволяет создавать графики, диаграммы и другие визуализации данных. Она используется в научном и исследовательском сообществе для визуализации результатов исследований, а также в бизнесе и индустрии для анализа и представления данных.

Основными преимуществами использования matplotlib являются:

• Простота использования: библиотека является очень простой в использовании и имеет простой API для создания графиков и других визуализаций.
• Богатый функционал: в matplotlib доступно большое количество функций и возможностей для настройки графиков в соответствии с требованиями пользователя.
• Кроссплатформенность: библиотека может быть использована на любой операционной системе и поддерживает большое количество графических форматов.

Matplotlib также является основой для большинства других библиотек по визуализации данных, таких как Seaborn и Plotly, что позволяет использовать их совместно и создавать более сложные визуализации.

Таким образом, использование matplotlib является необходимым при работе с данными и их визуализации, а также является важным инструментом при выполнении широкого круга задач в научной, бизнес- и промышленной сферах.

Основные типы графиков в matplotlib

Matplotlib – это библиотека для построения графиков, используемая для визуализации данных в научных и инженерных приложениях. С помощью matplotlib можно построить множество различных типов графиков.

Основные типы графиков в matplotlib:

• Line plot (График линий) – простой тип графика, который используется для отображения изменения значения переменной во времени или по другому измерению. На графике линии соединяют точки, которые представляют значения переменных на разных временных отметках.
• Scatter plot (Диаграмма рассеяния) – график, который позволяет отображать связь между двумя переменными. На графике точки располагаются в соответствии с координатами двух переменных.
• Bar plot (Гистограмма) – график, который используется для отображения различных категорий и их количественных характеристик. На гистограмме столбцы соответствуют различным категориям и высота столбца показывает количество наблюдений в каждой категории.
• Pie chart (Круговая диаграмма) – график, который используется для отображения доли каждой категории от общего числа наблюдений. Круговая диаграмма состоит из секторов различного размера, которые соответствуют долям различных категорий.

Каждый из этих типов графиков может иметь множество настроек и параметров, которые позволяют настроить внешний вид графика и выделить важные особенности в данных.

Matplotlib является мощным инструментом для создания и настройки графиков в питоне. Он обеспечивает широкие возможности для визуализации данных и может быть полезен для решения различных задач в науке и инженерии.

Круговая диаграмма

Круговая диаграмма – это тип графика, который представляет собой круг, разделенный на секторы. Каждый такой сектор соответствует определенной категории или значению и имеет размер, пропорциональный его вкладу в общую сумму.

Круговая диаграмма удобна для визуализации относительных долей и частот в категориях данных. Она позволяет быстро и наглядно показать соотношение всех категорий, а также их вклад в общую сумму данных.

Для создания круговой диаграммы в библиотеке matplotlib используется метод plt.pie(). Этот метод принимает на вход массив значений и меток для каждой категории, а также может принимать дополнительные параметры для настройки внешнего вида диаграммы.

Если необходимо выделить определенный сектор на диаграмме, то можно воспользоваться параметром explode, который указывает на расстояние от центра для каждого сектора.

Также для круговых диаграмм доступны различные стили оформления, которые можно задать с помощью параметра autopct для отображения процентов или shadow для добавления тени.

Например, следующий код создает круговую диаграмму, отображающую соотношение продаж товаров в магазине:

import matplotlib.pyplot as plt

# данные для диаграммы
sales = [75, 15, 5, 5]
labels = ['Продукты', 'Одежда', 'Электроника', 'Другое']
# создание круговой диаграммы
plt.pie(sales, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
# отображение диаграммы
plt.show()

На выходе получится круговая диаграмма, которая наглядно покажет соотношение продаж по категориям в магазине.

Круговые диаграммы являются полезным инструментом для визуализации процентных соотношений и частот в категориях данных. Они могут помочь быстро и наглядно понять структуру данных и их относительную величину.

Гистограмма

Гистограмма – это график распределения значений в выборке. Она позволяет оценить частоту появления каждого значения в выборке и выявить характер распределения данных.

Для создания гистограммы в библиотеке matplotlib необходимо использовать метод plt.hist(). Входными данными являются массив значений и количество столбцов для построения гистограммы.

Гистограмма может быть полезна при анализе распределения данных в различных областях, таких как экономика, социология, медицина и т.д. Например, при исследовании доходов населения страны можно построить гистограмму доходов и определить, какое количество людей имеет доходы в определенном диапазоне.

Для наглядности можно изменять количество столбцов на гистограмме и выбирать цвета для каждого столбца. Также можно добавлять надписи на оси и заголовок графика, чтобы улучшить его читабельность.

• Пример: Построим гистограмму распределения оценок студентов:

Результат:

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния (Scatter plot) представляет собой график, в котором каждая точка соответствует значению двух переменных. Основное ее применение заключается в анализе взаимосвязи между двумя переменными.

На оси X отображается одна переменная, на оси Y – вторая. По каждой из осей откладывается соответствующая шкала значений. Положение каждой точки на графике определяется значениями двух переменных.

Диаграмма рассеяния позволяет определить наличие и характер связи между двумя переменными. Если точки находятся близко друг к другу, то между переменными существует хорошо выраженная связь. Если точки расположены случайным образом, то связь между переменными можно считать невыраженной.

Диаграмма рассеяния может быть использована для изучения любых двух величин, имеющих числовые значения, например, для изучения зависимости между объемом продаж и затратами на рекламу, между возрастом и количеством друзей в социальных сетях и т.д.

Оформление диаграммы рассеяния можно настроить с помощью функций библиотеки matplotlib. Например, можно задать цвет точек, размер, добавить легенду и т.д.

Кроме того, диаграмму рассеяния можно использовать для создания трехмерных графиков, где на дополнительной оси Z отображается третья переменная.

Другие типы графиков в matplotlib

1. Диаграмма рассеивания (scatter plot)

Диаграмма рассеивания наиболее часто используется в анализе данных и представляет собой график, на котором точки расположены на плоскости в соответствии с их координатами. Она позволяет отобразить зависимость между двумя переменными и определить, существует ли между ними связь.

2. Круговая диаграмма (pie chart)

Круговая диаграмма используется для отображения соотношения частей целого. Она имеет форму круга, который делится на секторы, пропорциональные величинам, которые они представляют. Каждый сектор имеет свой цвет и может быть подписан.

3. Гистограмма (histogram)

Гистограмма используется для отображения частоты встречаемости значений в некотором диапазоне. Она представляет собой столбчатую диаграмму, на которой ось X представляет диапазоны значений, а ось Y - количество их вхождений. Гистограмма позволяет производить анализ распределения признака и определять его тип.

4. Контурный график (contour plot)

Контурный график используется для отображения трехмерных поверхностей. Он применяется для визуализации данных, которые зависят от двух переменных, например, температуры и времени. На контурном графике отображаются линии одинакового значения (изолинии), которые разделяют значения переменной на зоны.

5. Тепловая карта (heatmap)

Тепловая карта используется для отображения плотности распределения определенного параметра на плоскости. Эта визуализация состоит из квадратных ячеек, которые раскрашиваются цветом, соответствующим величине параметра. Тепловая карта позволяет определять зависимости между параметрами и выделять кластеры значений.

Линейный график

Линейный график (Line plot) – это один из наиболее простых типов графиков, который используется для отображения зависимости одной переменной от другой на плоскости. График представляет собой ломаную линию, которая проходит через точки, которые соответствуют значениям переменных.

Координатная ось X графика соответствует одной переменной, а ось Y – другой переменной. Линейный график может быть построен как для непрерывных, так и для дискретных значений переменных. Этот тип графика может использоваться для отображения изменений величин со временем или для отображения корреляций между переменными.

Чтобы построить линейный график с помощью библиотеки Matplotlib, нужно передать в функцию plot() два массива данных – один для оси X и один для оси Y. Затем можно настроить график с помощью функций апдейта: добавить заголовок, масштабировать оси, настроить отрисовку сетки и т. д.

Примеры использования линейного графика:

• Отображение изменения цен на бирже за определенный период времени;
• Отображение изменения климатических параметров со временем;
• Отображение зависимости доходности от времени;

Линейный график может быть полезным инструментом для визуализации и выявления тенденций, а также для выявления аномалий в данных. Он легко читается и может использоваться как для быстрой визуализации данных, так и для более глубокого анализа.

Контурный график

Контурный график (или потурной график) – это графическое отображение трехмерных данных на двумерной плоскости. Он представляет собой изолинии – линии уровня, соединяющие точки с одинаковым значением.

На контурном графике можно наглядно увидеть изменение значения функции в зависимости от двух переменных. Он часто используется в науке и инженерии для визуализации данных в различных областях, включая географию, метеорологию, физику, химию и биологию.

В библиотеке matplotlib для построения контурных графиков можно использовать функцию contour(). Она принимает в качестве аргументов координаты x, y и значение функции для каждой точки. Также можно задать количество изолиний, цветовую схему и другие параметры графика.

Контурный график может быть полезен для поиска оптимальных значений двух параметров или для отслеживания изменения процессов во времени. Этот график позволяет наглядно оценить поведение функции на определенном участке.

Для создания более сложных графиков можно использовать функции contourf() (для создания потурного графика с заливкой цветом внутри изолиний) и tricontour() (для создания контурного графика на нерегулярной сетке).

Примеры графиков в matplotlib

1. Гистограммы

Гистограммы широко используются для визуализации распределения данных. Примерами могут служить гистограммы количества продаж, доходов, расходов и т.д. В библиотеке matplotlib для создания гистограмм используется функция hist(). Например:

import matplotlib.pyplot as plt

data = [10, 15, 20, 22, 30, 36, 45, 50]
plt.hist(data, bins=5)
plt.show()

В данном примере мы создаем гистограмму на основе списка данных data с определенным количеством столбцов bins.

2. Диаграммы рассеяния

Диаграммы рассеяния отображают распределение точек в двумерном пространстве, что позволяет наглядно оценить корреляцию между двумя переменными. Диаграммы рассеяния также широко используются в статистике и биологии для исследования зависимостей между переменными. В библиотеке matplotlib для создания диаграмм рассеяния используется функция scatter(). Например:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [10, 15, 20, 22, 30, 36, 45, 50]
y = [100, 120, 140, 150, 180, 200, 210, 235]
plt.scatter(x, y)
plt.show()

В данном примере мы создаем диаграмму рассеяния на основе двух списков данных x и y.

3. Линейные графики

Линейные графики позволяют визуализировать изменение одной или нескольких переменных во времени. Примерами могут служить графики температуры, стоимости акций, курса валют и т.д. В библиотеке matplotlib для создания линейных графиков используется функция plot(). Например:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 20, 22, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()

В данном примере мы создаем линейный график на основе двух списков данных x и y.

4. Круговые диаграммы

Круговые диаграммы применяются для визуализации различных долей или процентных соотношений внутри одного целого. Примерами могут служить доли доходов от разных источников, расходы на различные категории товаров и услуг и т.д. В библиотеке matplotlib для создания круговых диаграмм используется функция pie(). Например:

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['А', 'Б', 'В', 'Г']
sizes = [15, 30, 45, 10]
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()

В данном примере мы создаем круговую диаграмму на основе списков данных labels и sizes.

Пример круговой диаграммы

Круговая диаграмма - это графическое представление данных, которое используется для показа соотношения отдельных частей к общей сумме. Она хорошо подходит для визуализации категориальных данных или процентного соотношения.

Для создания круговой диаграммы в библиотеке Matplotlib используется функция pie(). Эта функция принимает на вход данные, которые нужно отобразить в виде круговой диаграммы, а также другие параметры, такие как цвета, размеры и метки.

Ниже приведен пример кода, который создает простую круговую диаграмму для трех категорий:

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['Категория 1', 'Категория 2', 'Категория 3']
sizes = [50, 25, 25]
colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue']
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

В этом примере мы передаем в функцию pie() список размеров, меток и цветов для каждой категории. Также мы указываем параметр autopct, который определяет формат отображения процентов на диаграмме. Наконец, мы используем параметры startangle и axis('equal'), чтобы настроить отображение и установить равные пропорции.

На выходе получаем круговую диаграмму с тремя категориями, где каждая категория занимает определенный процент от общей суммы:

Пример гистограммы

Гистограмма является одним из наиболее важных определений в статистике и представляет собой графическое изображение распределения вероятностей некоторой случайной величины. С помощью библиотеки matplotlib можно создать гистограмму на Python.

Для создания гистограммы на Python в matplotlib можно использовать функцию hist(). В этой функции вы можете определить количество бинов, цвет, прозрачность и т.д. Для примера, мы создадим гистограмму распределения роста людей, используя данные из набора данных seaborn.

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt
heights = sns.load_dataset("fmri")["subject"]
plt.hist(heights, bins=10, color='blue', alpha=0.5)
plt.xlabel("Height (cm)")
plt.ylabel("Frequency")
plt.title("Height Distribution")
plt.show()

В результате мы получим гистограмму, которая показывает распределение роста людей в датасете. Гистограмма имеет ось x, которая представляет значение некоторой величины (рост в нашем конкретном случае), а ось y представляет количество наблюдений для каждого значения.

С помощью библиотеки matplotlib вы можете создать различные гистограммы на Python, которые позволят вам наглядно представить распределение данных.

Пример диаграммы рассеяния

Диаграмма рассеяния (Scatter Plot) - это график, который показывает распределение точек в двумерной плоскости. Каждая точка представляет одну пару значений - одно значение на оси X и одно на оси Y.

Примером диаграммы рассеяния может быть график, показывающий зависимость между доходом и возрастом клиентов банка. На оси X расположены значения возраста клиентов, а на оси Y - значения их дохода. Каждая точка на графике представляет одного клиента и его доход в зависимости от возраста.

Данная диаграмма полезна для определения существующей зависимости между двумя переменными. Она может помочь ответить на такие вопросы, как:

• Существует ли зависимость между двумя переменными?
• Если да, то какова эта зависимость?
• Есть ли выбросы среди значений?

Построить диаграмму рассеяния в matplotlib можно с помощью метода scatter(). Данный метод требует передачи ему списков значений для каждой оси:

Запустив этот код:

• plt.scatter(ages, incomes)
• plt.xlabel("Возраст")
• plt.ylabel("Доход")
• plt.show()

Мы получим график, который покажет нам зависимость между возрастом клиентов и их доходом.