Mémorandum @ Python OR Séminaire: matplotlib

matplotlib

>>> import pylab as plt
>>> from pylab import * #Motif facile mais pas très bon

Préparation des données

>>> x = plt.linspace(0, 2 * math.pi, 50) # 0-2*Un tableau de 50 parties égales de l'intervalle π
>>> y = plt.sin(x)

Afficher sous forme de graphique

>>> p = plt.plot(x, y)
>>> plt.show() # ipython --Pas nécessaire si vous utilisez pylab

option

>>> plt.plot(x, y, 'option')

Légende / étiquette

--legend (): Legend (ce que montre la ligne) --xlabel () : étiquette de l'axe des x --ylabel (): étiquette de l'axe y

Si vous souhaitez utiliser le japonais, vous devez spécifier la police au préalable avec Propriétés de la police.

>>> plt.xlabel(u"abcdefg")
>>> plt.ylabel(u"fugafuga")
>>> plt.legend([p], ("hogehoge"))
#Je veux utiliser le japonais
>>> prop = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="Chemin absolu de la police")
>>> plt.xlabel(u"Fuga Fuga", fontproperties=prop)

Organiser les graphiques

Lorsque vous souhaitez organiser plusieurs graphiques sur une seule figure. Il est étonnamment pratique et utilisable.

--subplot () : Spécifiez où éditer avec l'argument

>>> plt.subplot(221) #1er sur 2 rangées verticales et 2 rangées horizontales
>>> plt.plot(x, sin(x))
>>> plt.subplot(222)
>>> plt.plot(x, sin(-x))

Enregistrer la figure créée

Il est utile lorsque vous placez le graphique créé sur un papier ou une diapositive.

--savefig (): l'argument est le nom du fichier à sauvegarder -. jpg, .png, .bmp, .eps, .svg, .pdf etc. peuvent être sélectionnés

>>> plt.savefig("hoge.png ", transparent=True (or False) #Rendre l'arrière-plan transparent (non)

autre que ça

En gros, ce qui précède devrait suffire, mais j'utilise parfois celui ci-dessous.

histogramme

>>> data = plt.normal(5, 3, 500) #Moyenne 5,Nombre aléatoire normal avec écart type 3
>>> plt.hist(data, bins=30, color="red"); None

graphique à barres

>>> years = [str(i) for i in range(2005, 2014)]
>>> steps = plt.arange(len(years)) 
>>> sales = 100 + 40 * plt.rand(len(years))
>>> plt.bar(steps, sales, align="center", color="green")
>>> plt.xticks(steps, years); None

diagramme circulaire

>>> rate_data = [0.3, 0.4, 0.2, 0.1]
>>> lbl = ["O", "A", "B", "AB"]
>>> ex = (0, 0.05, 0, 0)
>>> plt.axis("equal")
>>> plt.pie(rate_data, explode=ex, startangle=90, shadow=True, autopct="%1.1f%%", labels=lbl); None

Affichage de l'image

>>> imagedata = array([
			[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
			[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
			[1,1,0,1,1,1,1,0,1,1],
			[1,0,1,0,1,1,0,1,0,1],
			[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
			[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
			[1,0,1,1,1,1,1,1,0,1],
			[1,1,0,1,1,1,1,0,1,1],
			[1,1,1,0,0,0,0,1,1,1],
			[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
])
>>> plt.imshow(imagedata)

remplir

>>> y1 = sin(x) * cos(x)
>>> plt.plot(x, y1)
>>> y2 = -sin(x) * cos(x)
>>> plt.plot(x, y2)
>>> plt.fill_between(x, y1, y2, interpolate=True, alpha=0.3)

Tracé 3D

#Exemple de tracé 3D
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> x3d = rand(100)
>>> y3d = rand(100)
>>> z3d = rand(100)
>>> fig = figure()
>>> ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
>>> ax.scatter3D(x3d, y3d, z3d)