NTU KhPI PTM Programming Fundamentals_Py_06_matplotlib.pptx

NTU KhPI PTM Programming Fundamentals_Py_06_matplotlib

1. Побудова графіків з використанням matplotlib Matplotlib — це бібліотека для побудови графіків на Python . Matplotlib є відкритим кодом, і можна використовувати його вільно https://pypi.org/project/matplotlib / . Встановлення Matplotlib 1. Скопіювати команду з сайту: 2. В командному рядку ( cmd ) виконати команду: C:\Users\ Your Name >pip install matplotlib 3. Імпортувати у свої програми командою: import matplotlib.pyplot as plt Тут plt – псевдонім, під яким зазвичай імпортується підмодуль pyplot , що иістить більшість утиліт matplotlib . Офіційний довідник matplotlib.pyplot - https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_summary.html

2. Matplotlib . Побудова графіків Графіки з однією кривою Функція plot() використовується для малювання точок (маркерів) на діаграмі : plot([x], y, [ fmt ]) За умовчанням функція plot() малює лінію від точки до точки. Функція приймає параметри для визначення точок на діаграмі. Параметр x ( не обов'язковий ) – це масив , що містить точки на осі x . Параметр y – це масив , що містить точки на осі y . fmt = '[marker][line][color]‘ – рядкова константа (не обов'язкова) для додаткових параметрів (кольору, маркера та типу лінії) Наприклад: ( matplotlib_plot_1 ) import matplotlib.pyplot as plt import random x=[ i for i in range(11)] y=[ random.randint (1,100) for i in range(11)] plt.figure (1) plt.plot ( x,y ) plt.grid () # виведення координатної сітки plt.show () 2

3. Маркери Можна використовувати аргумент ключового слова marker , щоб підкреслити кожну точку за допомогою зазначеного маркера: plt.plot ( x,y,marker ='*') Довідник маркерів: 3

4. Стиль лінії. Linestyle Можна використати аргумент ключового слова linestyle або коротше ls , щоб змінити стиль нанесеної лінії: plt.plot ( x,y,linestyle ='-.') # або plt.plot ( x,y,ls ='-.') Перелік стилів ліній: Скорочено можна задавати маркер та стиль лінії без ключових слів, як рядкову константу: plt.plot ( x,y ,'--*') 4

5. Колір лінії Можна використати аргумент ключового слова color або коротший c , щоб установити колір лінії : plt.plot ( x,y,color ='g') # або plt.plot ( x,y.c ='g') Скорочено можна задавати маркер, стиль лінії та колір без ключових слів, як рядкову константу: plt.plot ( x,y ,'--*r') Такий формат можливий тільки, якщо колір задається одним символом з таблиці: 5

6. Налаштування кольору Кольори графіків можна задавати наступними способами: 1 . Зарезервовані імена кольорів: Matplotlib використовує стандартні імена кольорів HTML. Деякі кольори позначаються одною буквою: b – синій ; g – зелений ; r – червоний ; c – блакитний ; m – пурпуровий ; y – жовтий; k – чорний ; w – білий . 2 . HTML стрічки кольорів: #RRGGBB, де RR, GG, BB 8-бітні значення у шістнадцятковому поданні: (default: cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf'])). 3 .Трійками : три числа задають значення червоного, зеленого і синього (RGB). Числа мають значення в інтервалі [0,1]. 4 Четвірками: три числа мають те саме значення як і у трійок, а четверте число задає прозорість (значення також в інтервалі [0,1]). Наприклад: plt.plot ( x,y,color ='#0000ff') plt.plot ( x,y,color =(0,0,1)) plt.plot ( x,y,color =(0,0,1,0.3)) 6

7. Додаткові параметри маркера Аргумент ключового слова markersize або коротший варіант, ms , - розмір маркера; аргумент ключового слова markeredgecolor або коротший mec , - колір edge маркерів; аргумент ключового слова markerfacecolor або коротший mfc , - колір усередині edge маркерів. Додаткові параметри лінії Можна використати ключовий аргумент linewidth або коротший lw , щоб змінити ширину лінії. Наприклад: ( matplotlib_plot_1 ) import matplotlib.pyplot as plt import random import math x=[ i for i in range(11)] y=[ random.randint (1,100) for i in range(11)] plt.figure (1) plt.plot ( x,y,color =(0,0,1),marker=' o',ms =20,mec=' k',mfc =' y',linewidth ='3') plt.grid () plt.show () 7

8. Графіки з декількома кривими matplotlib_plot_2 import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок # функція формування масиву агрументів def xmas (x0,xk,n): dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] return x x0=0 xk =2* math.pi x= xmas (x0,xk,n) y1=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] x2= xmas (x0,3* math.pi,n ) y2=[math.cos(x2[ i ]) for i in range(n)] n=100 x3= xmas (x0,xk,n) y3=[math.sin(x3[ i ])**2 for i in range(n)] plt.figure (1) plt.plot (x,y1,'-g*',x2,y2,'-bo') plt.plot (x3,y3,'-m') plt.grid () plt.show () 8

9. Декілька графіків import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок # функція формування масиву агрументів def xmas (x0,xk,n): dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] return x x0=0 xk =2* math.pi x= xmas (x0,xk,n) y1=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] x2= xmas (x0,3* math.pi,n ) y2=[math.cos(x2[ i ]) for i in range(n)] n=100 x3= xmas (x0,xk,n) y3=[math.sin(x3[ i ])**2 for i in range(n)] # Побудова 1-го графіка plt.figure (1) plt.plot (x,y1,'-g*',x2,y2,'-bo') plt.plot (x3,y3,'-m') plt.grid () # plt.show () # метод використовується 1 раз, після останньої figure # Побудова 2-го графіка plt.figure (2) plt.plot (x,y1,'-g*', linewidth =3) plt.fill_between (x,y1,-0.5,color=(0,1,1,0.3)) plt.grid () plt.show () 9

10. Об’єднання фігур за допомогою функції subplot import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок # функція формування масиву агрументів def xmas (x0,xk,n): dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] return x x0=0 xk =2* math.pi x= xmas (x0,xk,n) y=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] x2= xmas (x0,3* math.pi,n ) y2=[math.cos(x2[ i ]) for i in range(n)] n=100 x3= xmas (x0,xk,n) y3=[math.sin(x3[ i ])**2 for i in range(n)] # Використання subplot plt.figure (4) plt.subplot (2,3,1) plt.plot ( x,y ,'--g*') plt.grid () plt.subplot (2,3,2) plt.plot (x2,y2,color=(0,1,1)) plt.grid () plt.subplot (2,3,3) plt.plot (x3,y3,color='#0000ff') plt.grid () plt.subplot (2,2,3) plt.plot (x3,y3) plt.subplot (2,2,4) plt.plot ( x,y ,'--mo') plt.grid () plt.show () 10

11. Позначення областей та міток в matplotlib 11

12. Об’єднання фігур за допомогою функції subplot s import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок # функція формування масиву агрументів def xmas (x0,xk,n): dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] return x x0=0 xk =2* math.pi x= xmas (x0,xk,n) y=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] x2= xmas (x0,3* math.pi,n ) y2=[math.cos(x2[ i ]) for i in range(n)] n=100 x3= xmas (x0,xk,n) y3=[math.sin(x3[ i ])**2 for i in range(n)] # Використання subplots, figure(1) з'являється автоматично fig,ax = plt.subplots (2,2) fig.set ( facecolor ='# aaffaa ') # фон фігури ax[0,0].plot( x,y ,'--g*') ax[0,1].plot(x2,y2,':bo') ax[1,0].plot(x3,y3,color='#0033ff') ax[1,1].plot(x3,y3,color=(1,0,1)) for i in range(2): for j in range(2): ax[ i,j ].grid() ax[ i,j ].set( facecolor ='# ccffff ') # фон осей (полотно графіка) plt.show () 12

13. Створення міток для графіка import matplotlib.pyplot as plt matplotlib_label import math n=1000 # кількість точок # figure(2) fig, axes = plt.subplots () # змінна axes - для одинарних осей fig.set ( facecolor ='# aaffaa ') # фон фігури axes.set ( facecolor ='# ccffff ') # фон осей (полотно графіка) x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x1=[x0+i* dx for i in range(n)] y1=[math.sin(x1[ i ]) for i in range(n)] y2=[math.cos(x1[ i ]) for i in range(n)] plt.plot (x1,y1,'--',x1,y2,'-.') plt.legend (['sin(x)',' cos (x)'],loc='upper center', facecolor ='# aaaaaa',framealpha =0.5) # framealpha - прозорість plt.xlim (x0,xk) plt.ylim (-2,2) plt.xlabel (' x',color ='#0000ff',fontsize=14) plt.ylabel ('y1, y2',color='#0000ff',fontsize=14) plt.title (' title',color =[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.figtext (0,0.95,'figtext',fontsize=10,color='#0000ff') plt.text (2,1,'text',fontsize=14,color='#ff00ff') plt.grid () axes.annotate (' annotate',xy =(0.0,1.0), xytext =(2.0,1.5), color='#ff5500',fontsize=14, arrowprops ={'facecolor':'#aaaaaa','shrink':1.0}) plt.show () 13

14. Логарифмічний масштаб matplotlib_scale_log import matplotlib.pyplot as plt import math # Побудова графіка n=1000 # кількість точок def fungr (x): y=math.cos(x)* math.exp (- math.fabs (x/10)) return y x0=-50* math.pi xk =50* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=[ fungr (x[ i ]) for i in range(n)] # figure(1) plt.figure (1,facecolor='# aaffaa ') # фон фігури 1 plt.plot ( x,y,color ='#0000ff') plt.grid () plt.xlim (x0,xk) plt.xlabel (' x',color ='#0000ff') plt.ylabel ('f(x)',color='#0000ff') plt.title (' Графік функції' , color='#0000ff') plt.yscale ('log') # логарифмічний масштаб plt.xscale (' symlog',linthresh =10)# змішаний масштаб plt.show () 14

15. Ступінчастий графік в matplotlib matplotlib_step Формат ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.step.html ) : matplotlib.pyplot.step (x, y, [ fmt ], *, data=None, where='pre', ** kwargs ) matplotlib.pyplot.step (x, y, [ fmt ], x2, y2, [fmt2], ..., *, where='pre', ** kwargs ) де - where {'pre', 'post', 'mid'}, default: 'pre' Наприклад: # ступінчасті графіки import matplotlib.pyplot as plt import math # Побудова графіка n=20 # кількість точок x0=0 xk = math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y1=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] y2=[math.cos(x[ i ]) for i in range(n)] # figure(1) ступінчастий step plt.figure (1,facecolor='# aaffaa ') # фон фігури 1 plt.step (x,y1,'b-o',x,y2,'c--*',where='mid') plt.grid () plt.xlim (x0,xk+dx) plt.xlabel (' x',color ='#0000ff') plt.ylabel ('y1,y2',color='#0000ff') plt.title (' STEP',color ='#0000ff') plt.legend (['sin(x)',' cos (x)'],loc='upper right', facecolor ='# aaaaaa',framealpha =0.5) # framealpha - прозорість plt.show () 15

16. Стековий графік в matplotlib Формат: ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.stackplot.html ) matplotlib.pyplot.stackplot ( x , * args , labels=() , colors=None , hatch=None , baseline='zero' , data=None , ** kwargs ) Наприклад: import matplotlib.pyplot as plt import math # Побудова графіка n=20 # кількість точок x0=0 xk = math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y1=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] # figure(2) стековий stackplot fig, axes = plt.subplots () # змінна axes - для одинарних осей fig.set ( facecolor ='# ccffcc ') # фон фігури axes.set ( facecolor ='# ccffff ') # фон осей (полотно графіка) y2=[2* math.sin (x[ i ]) for i in range(n)] y3=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] plt.stackplot (x,y1,y2,y3,colors=[' y','c','b '],baseline='zero') plt.legend (['y1','y1+y2','y1+y2+y3'],loc='upper left', facecolor ='# aaaaaa',framealpha =0.5) plt.xlim (x0,xk) plt.xlabel (' x',color ='#0000ff') plt.ylabel ('y1, y2, y3',color='#0000ff') plt.title (' stackplot',color =[0,0,1]) plt.grid () plt.show () 16

17. Точковий графік в matplotlib Для виведення незалежних даних використовуються точкові графіки. Формат: ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html ) matplotlib.pyplot.scatter ( x , y , s=None , c=None , * , marker=None , cmap =None , norm=None , vmin =None , vmax =None , alpha=None , linewidths =None , edgecolors =None , colorizer =None , plotnonfinite =False , data=None , ** kwargs ) Приклад виведення 10 00 точок з випадковими координатами , які є випадковим числом з нормального розподілу із середнім значенням 5 та стандартним відхиленням 1 : # точкові графіки import matplotlib.pyplot as plt import random # figure(4) точковий scatter n=1000 x=[ random.normalvariate (5,1) for i in range(n)] y=[ random.normalvariate (5,1) for i in range(n)] plt.figure (4,facecolor='# ccffff ') plt.scatter ( x,y,s =50,c=' y',linewidth =2,marker=' o',edgecolors ='b') plt.title (' SCATTER',color ='#0000ff') plt.grid () plt.show () 17

18. Stem діаграма в matplotlib Діаграма stem малює лінії, перпендикулярні до базової лінії в кожному місці точок масиву аргументів, від базової лінії до значень елементів масиву функції, і розміщує там маркер. Формат: ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.stem.html ) matplotlib.pyplot.stem ( * args , linefmt =None , markerfmt =None , basefmt =None , bottom=0 , label=None , orientation='vertical' , data=None ) Наприклад: # stem графіки import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок x0=0 xk = math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y1=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] # figure(3) stem plt.figure (3,facecolor='# aaffaa ') # фон фігури 3 plt.stem (x,y1,'-- b',bottom =0.5) plt.grid () plt.xlim (x0,xk) plt.xlabel (' x',color ='#0000ff') plt.ylabel ('y1',color='#0000ff') plt.title (' STEM',color ='#0000ff') plt.legend (['sin(x)'],loc='upper right', facecolor ='# aaaaaa',framealpha =0.5) plt.show () 18

19. Стовпчаста діаграма в matplotlib Формат: ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html ) matplotlib.pyplot.bar ( x , height , width=0.8 , bottom=None , * , align='center' , data=None , ** kwargs ) Наприклад: # діаграма bar import matplotlib.pyplot as plt import math n=20 # кількість точок x0=0 xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=[math.sin(x[ i ]) for i in range(n)] plt.figure (1,facecolor='# aaffaa ')# фон фігури 1 plt.bar( x,y,width = dx *0.8) plt.grid () plt.xlabel (' x',color ='#0000ff') plt.ylabel (' y',color ='#0000ff') plt.title (' BAR',color ='#0000ff') plt.legend (['sin(x)'],loc='upper right', facecolor ='# aaaaaa',framealpha =0.5) plt.show () 19

20. Кругова діаграма в matplotlib Формат: ( https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.pie.html ) matplotlib.pyplot.pie ( x , * , explode=None , labels=None , colors=None , autopct =None , pctdistance =0.6 , shadow=False , labeldistance =1.1 , startangle =0 , radius=1 , counterclock =True , wedgeprops =None , textprops =None , center=(0, 0) , frame=False , rotatelabels =False , normalize=True , hatch=None , data=None ) Функція pie створює кругову діаграму масиву x . Дробова площа кожного сектора визначається як x/ sum (x) . Сектори відображаються проти годинникової стрілки, за замовчуванням починаючи з осі x . Наприклад: # Кругова діаграма pie import matplotlib.pyplot as plt import math x = [5,25,30,20,10] # figure(3) pie plt.figure (3,facecolor='# ccffff ') # фон фігури 3 labels=['Label1','Label2','Label3','Label4','Label5'] colors=['#0077ff',[1,0,1],' c','g','y '] hatch=['/','\\','|','-', '+'] #стилі штриховки plt.pie( x,labels = labels,colors = colors,autopct ='%.1f%%') ##plt.pie( x,labels = labels,colors = colors,hatch =hatch ) plt.title (' Кругова діаграма PIE',color ='#0000ff') plt.show () 20

21. Matplotlib . 3D графіки Побудова тривимірної поверхні # формування масивів координатної сітки X0Y import numpy as np # підключення бібліотеки numpy n=6 # кількість точок по осі X m=4 # кількість точок по осі Y x=[i+1 for i in range(n)] y=[i+1 for i in range(m)] x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) print(' Результат:') print('x=',x) print('y=',y) print(' xgrid :\ t\t ygrid :') for i in range(m): for j in range(n): print( xgrid [ i ][j],end=' ') print(end='\t') for j in range(n): print( ygrid [ i ][j],end=' ') print() 21

22. Приклад 1 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math # figure(1) fig= plt.figure (1 ) # створення 3 D осей axes= fig.add_subplot (projection='3d ') axes.set_xlabel (' X',color =' b',fontsize =14) axes.set_ylabel (' Y',color =' b',fontsize =14) axes.set_zlabel (' Z',color =' b',fontsize =14) # формування масивів координатної сітки X0Y n=50 # кількість точок по кожній осі x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=x x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) zgrid =np.sin( xgrid )* np.sin ( ygrid )/( xgrid * ygrid ) axes.plot ( xgrid,ygrid,zgrid ) # 2D графік у двох вимірах plt.title ('3D plot: z=sin(x)*sin(y)/(x*y)',color=[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.legend (['z=sin(x)*sin(y)/(x*y)'],loc='upper right', facecolor ='# aaffff',framealpha =0.8) # framealpha - прозорість plt.show () 22

23. Приклад 2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math # figure(1) fig= plt.figure (1 ) # створення 3 D осей axes= fig.add_subplot (projection='3d ') axes.set_xlabel (' X',color =' b',fontsize =14) axes.set_ylabel (' Y',color =' b',fontsize =14) axes.set_zlabel (' Z',color =' b',fontsize =14) # формування масивів координатної сітки X0Y n=30 # кількість точок по кожній осі x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=x x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) zgrid =np.sin( xgrid )* np.sin ( ygrid )/( xgrid * ygrid ) axes.plot_wireframe ( xgrid,ygrid,zgrid ) # побудова каркасної поверхні в 3 D plt.title ('3D plot: z=sin(x)*sin(y)/(x*y)',color=[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.legend (['z=sin(x)*sin(y)/(x*y)'],loc='upper right', facecolor ='# aaffff',framealpha =0.8) # framealpha - прозорість plt.show () 23

24. Приклад 3 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math # figure(1) fig= plt.figure (1) # створення 3 D осей axes= fig.add_subplot (projection='3d') axes.set_xlabel (' X',color =' b',fontsize =14) axes.set_ylabel (' Y',color =' b',fontsize =14) axes.set_zlabel (' Z',color =' b',fontsize =14) # формування масивів координатної сітки X0Y n=30 # кількість точок по кожній осі x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=x x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) zgrid =np.sin( xgrid )* np.sin ( ygrid )/( xgrid * ygrid ) axes.plot_surface ( xgrid,ygrid,zgrid ) # побудова безперервної поверхні в 3 D plt.title ('3D plot: z=sin(x)*sin(y)/(x*y)',color=[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.legend (['z=sin(x)*sin(y)/(x*y)'],loc='upper right', facecolor ='# aaffff',framealpha =0.8) # framealpha - прозорість plt.show () 24

25. Приклад 4 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math # figure(1) fig= plt.figure (1) # створення 3 D осей axes= fig.add_subplot (projection='3d') axes.set_xlabel (' X',color =' b',fontsize =14) axes.set_ylabel (' Y',color =' b',fontsize =14) axes.set_zlabel (' Z',color =' b',fontsize =14) # формування масивів координатної сітки X0Y n=30 # кількість точок по кожній осі x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=x x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) zgrid =np.sin( xgrid )* np.sin ( ygrid )/( xgrid * ygrid ) axes.plot_surface ( xgrid,ygrid,zgrid,color =' c',cmap = 'plasma‘) plt.title ('3D plot: z=sin(x)*sin(y)/(x*y)',color=[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.legend (['z=sin(x)*sin(y)/(x*y)'],loc='upper right', facecolor ='# aaffff',framealpha =0.8) # framealpha - прозорість plt.show () 25

26. Приклад 5 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math # figure(1) fig= plt.figure (1) # створення 3 D осей axes= fig.add_subplot (projection='3d') axes.set_xlabel (' X',color =' b',fontsize =14) axes.set_ylabel (' Y',color =' b',fontsize =14) axes.set_zlabel (' Z',color =' b',fontsize =14) # формування масивів координатної сітки X0Y n=50 # кількість точок по кожній осі x0=-2* math.pi xk =2* math.pi dx =(xk-x0)/(n-1) x=[x0+i* dx for i in range(n)] y=x x= np.array (x) y= np.array (y) xgrid,ygrid = np.meshgrid ( x,y ) zgrid =np.sin( xgrid )* np.sin ( ygrid )/( xgrid * ygrid ) axes.scatter ( xgrid,ygrid,zgrid,s =1,color='b') # Точковий графік в 3 D plt.title ('3D plot: z=sin(x)*sin(y)/(x*y)',color=[0,0,1], fontsize =20,loc='center') plt.legend (['z=sin(x)*sin(y)/(x*y)'],loc='upper right', facecolor ='# aaffff',framealpha =0.8) # framealpha - прозорість plt.show () 26