Исследуйте функцию и постройте ее график онлайн с подробным решением: Исследование функции и построение графика

alexxlab / / Разное

Plot a pie chart in Python using Matplotlib

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

 

cars = [ 'Audi' , 'BMW' , 'Ford' ,

'Tesla' , 'Jaguar' 9 , 'Jaguar' , 'MERCEDES' ]

 

data = [ 23 , 17 , 35 , 29 , 12 , 41 ]

 

 

explode = ( 0. 1 , 0.0 , 0.2 , 0,3 , 0,0 , 0,0 )

Цвета = ( " , ". "Brown" ,

"серый" , "Indigo" , "Beige" )

WP =

WP )0008 { 'LineWidth' : 1 , 'Edgecolor' : "зеленый" }

Def Funclic8

Def Funclic8

.

Absolute = Int (PCT / 100. * NP. (AllValues))

(AllValues))

(AllValues)))

(AllValues)))0008 "{:.1f}%\n({:d} g)" . Формат (PCT, Absolute)

Рис., AX = PLT.Subplots (Figsize = ( , )) ( , )))

клинья, тексты, Autotexts = AX.PIE (данные,

AutoPCT = Lambda PCT: FUNC (PCT, Data),

Explode = Взрыв,

Метки = = 7 79898 7 = 9798 = = . True ,

                                 цветов = colors,

                                   startangle = 90 ,

                                   wedgeprops = wp,

                                   textprops = dict ( цвет = "пурпурный" ))

 

Ax.Legend (клинья, автомобили,

Title = "CARS" ,

LOC = "LOFE" , 119 ". Bbox_TO_ANCHOR = ( 1 , 0 , 0,5 , 1 ))

1 ))0006 plt.setp(autotexts, size = 8 , weight = "bold" )

ax.set_title( "Customizing pie chart" )

Визуализация данных в Python с помощью plt.scatter() — Real Python Посмотрите его вместе с письменным руководством, чтобы углубить свое понимание: Использование plt.scatter() для визуализации данных в Python

Важной частью работы с данными является возможность их

визуализации. В Python есть несколько сторонних модулей, которые вы можете использовать для визуализации данных. Одним из самых популярных модулей является Matplotlib и его подмодуль pyplot , часто называемый псевдонимом plt . Matplotlib предоставляет очень универсальный инструмент под названием plt.scatter() , который позволяет создавать как базовые, так и более сложные точечные диаграммы.

Ниже вы ознакомитесь с несколькими примерами, которые покажут вам, как эффективно использовать эту функцию.

В этом уроке вы узнаете, как:

  • Создать точечную диаграмму , используя plt.scatter()
  • Используйте обязательные и дополнительные входные параметры
  • Настройка точечных диаграмм для базовых и более сложных графиков
  • Представление более чем двух измерений на точечной диаграмме

Чтобы получить максимальную отдачу от этого руководства, вы должны быть знакомы с основами программирования Python и основами NumPy и его объекта ndarray . Вам не нужно быть знакомым с Matplotlib, чтобы следовать этому руководству, но если вы хотите узнать больше о модуле, ознакомьтесь с Python Plotting With Matplotlib (Руководство).

Бесплатный бонус: Нажмите здесь, чтобы получить доступ к бесплатному руководству по ресурсам NumPy, в котором вы найдете лучшие учебные пособия, видео и книги для улучшения ваших навыков работы с NumPy.

Создание точечных диаграмм

Точечная диаграмма — это визуальное представление того, как две переменные связаны друг с другом. Вы можете использовать точечные диаграммы, чтобы исследовать взаимосвязь между двумя переменными, например, ища любую корреляцию между ними.

В этом разделе руководства вы познакомитесь с созданием базовых диаграмм рассеивания с помощью Matplotlib. В последующих разделах вы узнаете, как дополнительно настраивать графики для представления более сложных данных с использованием более двух измерений.