Matplotlib Pyplot

Pyplot est une sous-bibliothèque de Matplotlib qui fournit une API de traçage similaire à MATLAB.

Pyplot est un module de traçage couramment utilisé qui permet aux utilisateurs de dessiner facilement des graphiques 2D.

Pyplot contient une série de fonctions de traçage associées. Chaque fonction apporte quelques modifications à l'image actuelle, par exemple : ajouter des marqueurs à l'image, générer une nouvelle image, créer une nouvelle zone de traçage dans l'image, etc.

Lors de son utilisation, nous pouvons utiliser import pour importer la bibliothèque pyplot et définir un aliasplt:

import matplotlib.pyplot as plt

De cette façon, nous pouvons utiliserpltpour référencer les méthodes du package Pyplot.

Voici quelques fonctions pyplot couramment utilisées :

  • plot(): utilisé pour tracer des courbes et des nuages de points
  • scatter(): utilisé pour tracer des nuages de points
  • bar(): utilisé pour tracer des diagrammes à barres verticales et horizontales
  • hist(): utilisé pour tracer des histogrammes
  • pie(): utilisé pour tracer des diagrammes circulaires
  • imshow(): utilisé pour dessiner des images
  • subplots(): utilisé pour créer des sous-graphiques

En plus de ces fonctions de base, pyplot fournit également de nombreuses autres fonctions, telles que des fonctions pour définir les propriétés des graphiques, des fonctions pour ajouter du texte et des annotations, des fonctions pour enregistrer les graphiques dans des fichiers, etc.

Dans l'exemple suivant, nous utilisons deux coordonnées(0,0)à(6,100)pour tracer une ligne :

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

Le résultat de sortie est le suivant :

Dans l'exemple ci-dessus, nous avons utilisé la fonctionplot()de Pyplot,plot()Cette fonction est la fonction la plus élémentaire pour dessiner des graphiques 2D.

plot()Elle sert à dessiner. Elle peut dessiner des points et des lignes. Le format de syntaxe est le suivant :

# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

Description du paramètre :

  • x, y:Les nœuds des points ou des lignes, x représente les données de l'axe des x, y représente les données de l'axe des y. Les données peuvent être une liste ou un tableau.
  • fmt:Facultatif, définit le format de base (comme la couleur, le marqueur et le style de ligne).
  • **kwargs:Facultatif, utilisé sur les graphiques 2D pour définir des propriétés spécifiées, telles que les étiquettes, la largeur de ligne, etc.
>>> plot(x, y)        # Crée un graphique linéaire 2D des données de y par rapport aux valeurs correspondantes de x, en utilisant le style par défaut
>>> plot(x, y, 'bo')  # Créez un graphique linéaire 2D des données de y en fonction des valeurs correspondantes de x, tracé avec des cercles pleins bleus
>>> plot(y)           # les valeurs de x sont 0..N-1
>>> plot(y, 'r+')     # Utilisez des signes + rouges

Caractères de couleur :'b' bleu, 'm' magenta, 'g' vert, 'y' jaune, 'r' rouge, 'k' noir, 'w' blanc, 'c' cyan, '#0053A6' chaîne de couleur RGB. Lorsque plusieurs courbes ne spécifient pas de couleur, elles sélectionneront automatiquement des couleurs différentes.

Paramètres de style de ligne :'-' ligne continue, '--' ligne en tirets, '-.' ligne tiret-point, ':' ligne pointillée.

Caractères de marqueur :'.' marqueur point, ',' marqueur pixel (point très petit), 'o' marqueur cercle plein, 'v' marqueur triangle inversé, '^' marqueur triangle vers le haut, '>' marqueur triangle vers la droite, '<' marqueur triangle vers la gauche... et ainsi de suite.

Si nous voulons tracer une ligne des coordonnées (1, 3) à (8, 10), nous devons passer deux tableaux [1, 8] et [3, 10] à la fonctionplot:

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

Si nous voulons seulement tracer deux points de coordonnées au lieu d'une ligne, nous pouvons utiliser leoparamètre, qui représente un marqueur cercle plein :

Tracez deux points avec les coordonnées (1, 3) et (8, 10)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

Nous pouvons également tracer n'importe quel nombre de points, assurez-vous simplement que le nombre de points sur les deux axes est le même.

Tracez une ligne irrégulière avec les coordonnées (1, 3), (2, 8), (6, 1), (8, 10). Les deux tableaux correspondants sont : [1, 2, 6, 8] et [3, 8, 1, 10].

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

Si nous ne spécifions pas les points sur l'axe des x, alors x sera défini en fonction des valeurs de y pour 0, 1, 2, 3..N-1。

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(ypoints)
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

D'après la figure ci-dessus, on peut voir que la valeur de x est définie par défaut à [0, 1]。

Regardons un autre exemple avec plus de valeurs :

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])

plt.plot(ypoints)
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

D'après la figure ci-dessus, on peut voir quexla valeur de est définie par défaut à[0, 1, 2, 3, 4, 5]。

Dans l'exemple suivant, nous traçons un graphique de sinus et de cosinus. Dans les paramètres de plt.plot(), nous incluons deux paires dex,yvaleurs. La première paire est x,y, ce qui correspond à la fonction sinus. La deuxième paire estx,z, ce qui correspond à la fonction cosinus.

Exemple

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0,4*np.pi,0.1)   # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()

Le résultat de sortie du code ci-dessus est :

Pour plus de contenu, consultez :https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

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