Gráfico de la línea matplotlib
En este artículo, vamos a explicar cómo usar la función de la trama en Python.
La gráfica es ampliamente utilizada por Data Analytics para descubrir la relación entre dos conjuntos de datos numéricos. En este artículo, vamos a ver cómo usar el mate.pyplot para dibujar un gráfico de línea. Este artículo le dará detalles completos que necesita trabajar en la función de la trama.
El mate.pypolt ofrece diferentes formas de trazar el gráfico. Para trazar el gráfico como un gráfico de línea, usamos la función gram ().
La sintaxis es:
| 1 2 3 | Importar matplotlib.Pyplot como PLT PLT.Parcela (x, y) |
Aquí el X pertenece al eje x, y el y pertenece al eje y.
Ejemplos:
Ejemplo 1: dibuja un gráfico de línea con parámetros predeterminados
En este ejemplo, vamos a dibujar un gráfico de línea usando el mate.pyplot configuración por defecto. Simplemente creamos dos puntos de datos (x e y) y trazamos el gráfico como se muestra a continuación. Este simple ejemplo lo ayudará a comprender el gráfico de línea. Los datos que creamos aquí explican cómo aumentan los recuentos de empleados cada año de 2011 a 2016. Podemos ver directamente desde los datos, pero la misma información se mostrará a través del gráfico de línea.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 | # line_chart_with_default_settings.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Parcela (año, NumberOfemp) PLT.espectáculo() |
Producción: python line_chart_with_default_settings.py
Línea 3 a 8: Importamos la biblioteca requerida y creamos dos listas para x e y. La lista NumberOftemp representa el eje X y el año de la lista representa el eje Y.
Línea 11 a 12: Pasamos esos parámetros x e y a la función de trazado, y luego trazamos el gráfico de línea.
Ejemplo 2: Agregar los nombres de la etiqueta a lo largo del eje
En este ejemplo, vamos a cambiar algunas configuraciones predeterminadas. En el ejemplo anterior, si vemos el gráfico de gráficos, entonces es difícil entender lo que el gráfico está tratando de decir porque no hay información sobre el eje X o los datos del eje Y. Además, no podemos ver dónde residen los datos reales en la gráfica. Entonces, vamos a agregar marcadores para ver los puntos de datos en la gráfica junto con las etiquetas.
La lista del marcador que podemos usar se proporciona a continuación:
| marcador | símbolo | descripción |
|---|---|---|
| "." | punto | |
| "," | píxel | |
| "O" | círculo | |
| "V" | triangle_down | |
| "^" | triangle_up | |
| "<“ | triangle_left | |
| ">" | triangle_right | |
| "1" | tri_down | |
| "2" | tri_up | |
| "3" | tri_left | |
| "4" | tri_right | |
| "8" | octágono | |
| "s" | cuadrado | |
| "pag" | pentágono | |
| "PAG" | más (lleno) | |
| "*" | estrella | |
| "H" | Hexagon1 | |
| "H" | Hexagon2 | |
| "+" | más | |
| "X" | X | |
| "X" | x (lleno) | |
| "D" | diamante | |
| "d" | Thin_diamond | |
| "|" | Vline | |
| "_" | hline | |
| 0 (Tickleft) | cosquillas | |
| 1 (Tickright) | tickright | |
| 2 (TickUp) | garrapata | |
| 3 (tickdown) | tickdown | |
| 4 (Caretleft) | careteta | |
| 5 (Caretright) | cuidador | |
| 6 (CARETUP) | acero | |
| 7 (Caretdown) | cuidador | |
| 8 (CaretleftBase) | Caretleft (centrado en la base) | |
| 9 (CareTrightBase) | CareTright (centrado en la base) | |
| 10 (Caretupbase) | CARETUP (centrado en la base) | |
| 11 (Caretdownbase) | Caretdown (centrado en la base) | |
| "Ninguno", "o" " | nada | |
| '$ ... $' | Renderizar la cadena usando MathText. mi.gramo., "$ F $" para el marcador que muestra la letra. | |
| verticales | Una lista de pares (x, y) utilizados para vértices de ruta. El centro del marcador se encuentra en (0, 0) y el tamaño se normaliza, de modo que la ruta creada se encapsula dentro de la celda unitaria. |
Árbitro: https: // matplotlib.org/stable/api/markers_api.html
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | # linechart_labels_marker.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Plot (año, NumberOfemp, Marker = "O") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.xlabel ("año") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.Ylabel ("Número de empleados") # Establecer el nombre de la etiqueta del título de la tabla PLT.Título ("Número de crecimiento del año de los empleados") PLT.espectáculo() |
Producción: python linechart_labels_marker.py
Línea 11: Agregamos un parámetro más en el marcador de función de trazado. El marcador se utilizará para mostrar los puntos de datos en el gráfico. Hay varios marcadores disponibles para admitir los datos proporcionados.
Línea 13 a 19: Establecimos los nombres de la etiqueta a lo largo del eje X, eje Y junto con el nombre del título de la tabla.
Ejemplo 3:
La función de la trama tiene un concepto de formato de cadena cuya sintaxis es así:
| 1 | '[marcador] [línea] [color]' |
En la sintaxis anterior, la primera representa el valor del marcador, el segundo representa el tipo de línea, y el último valor representa el color. Entonces, vamos a usar esta opción de formato de cadena en este ejemplo.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | # linechart_formattingstring.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Parcela (año, NumberOfemp, "O-R") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.xlabel ("año") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.Ylabel ("Número de empleados") # Establecer el nombre de la etiqueta del título de la tabla PLT.Título ("Número de crecimiento del año de los empleados") PLT.espectáculo() |
Línea 11: Puede ver que agregamos una cadena, "o-r", esta cadena podemos dividir en tres partes en las que "o" representará al fabricante, "-" mostrará el tipo de línea y "r" representa el valor de color rojo. Después de usar la cadena anterior, nuestro gráfico de línea trazada se verá como a continuación:
Producción: python linechart_formattingstring.py
También podemos cambiar el valor del formato de cadena de acuerdo con nuestra elección. Entonces, nuevamente vamos a usar el formato de cadena pero con diferentes valores:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 | # linechart_formattingstring.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Parcela (año, NumberOfemp, "*-B") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.xlabel ("año") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.Ylabel ("Número de empleados") # Establecer el nombre de la etiqueta del título de la tabla PLT.Título ("Número de crecimiento del año de los empleados") PLT.espectáculo() |
Línea 11: Cambiamos el formato de cadena a "*-b".
Después de cambiar el formato de cadena, nuestro gráfico de línea se muestra a continuación. Entonces, podemos ajustar el valor del formato de cadena de acuerdo con nuestra elección. El beneficio de usar esto, no tenemos que usar el nombre del parámetro como marcador y color. En formato de cadena, "B" representa el color azul.
Ejemplo 4: colorea la trama de línea
En este ejemplo, vamos a cambiar el color del gráfico de línea usando el parámetro. En los ejemplos anteriores, hemos visto esta opción de cambio de color a través del formato de cadena. Sin embargo, también podemos cambiar el color usando el parámetro como otros parámetros.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | # cambiar color.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Plot (año, NumberOfemp, Marker = 'D', Mfc = 'Green', Mec = 'Yellow', MS = '7') # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.xlabel ("año") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.Ylabel ("Número de empleados") # Establecer el nombre de la etiqueta del título de la tabla PLT.Título ("Número de crecimiento del año de los empleados") PLT.espectáculo() |
Línea 11: Pasamos el marcador de parámetro = "D", MFC (marcador) Color verde, MEC (marcadogecolor) amarillo y ms (marcar).
El mec (marcadogecolor) es un color que está fuera del punto de datos. La trama final después de ejecutar el programa anterior se mostrará a continuación:
Ejemplo 5: traza múltiples gráficos en el mismo gráfico cuando la escala de línea es la misma
Matplotlib también admite dibujar múltiples gráficos en el mismo gráfico de línea. Podemos dibujar el mismo gráfico usando el eje compartido. A veces solo necesitas compartir el eje X y el eje Y. Sin embargo, a veces necesitamos compartir el eje x y el eje y, los cuales dependen del tipo de valores que tenemos. Aquí, en este ejemplo, tenemos ambos valores de la misma escala, por lo que podemos trazar fácilmente el gráfico entre sí.
Vamos a ver ambos escenarios anteriores para entenderlos de una mejor manera.
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 | # Sharing_x_axis.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp_a = [13, 200, 250, 300, 350, 400] NumberOfemp_B = [10, 100, 150, 200, 250, 800] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza un gráfico de línea PLT.Plot (año, NumberOfemp_a, Marker = 'D', Mfc = 'Green', MEC = 'Yellow', MS = '7') PLT.Plot (año, NumberOfemp_B, Marker = 'O', mfc = 'rojo', mec = 'verde', ms = '7') # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.xlabel ("año") # Establecer el nombre de la etiqueta del título del eje X PLT.Ylabel ("Número de empleados") # Establecer el nombre de la etiqueta del título de la tabla PLT.Título ("Número de crecimiento del año de los empleados") PLT.Legend (['NumberOfemp_a', 'NumberOfemp_B']) PLT.espectáculo() |
Línea 7 a 8: Creamos dos listas de datos, A y B, para el eje X. Pero tanto A como B tienen los mismos valores del eje y. Entonces, en este gráfico, estamos compartiendo el eje x solo porque la escala del eje y para A y B es la misma.
Línea 12 a 13: Acabamos de agregar una función de trazado más con algunos parámetros diferentes.
La salida se muestra a continuación, con el eje X compartido.
Producción: Python Sharing_x_axis.py
Ejemplo 6: gráfico múltiple cuando la escala no es la misma
Ahora, vamos a trazar un gráfico de línea donde no tenemos el eje X en la misma escala. Luego, podemos trazar las diferentes escalas del eje x en los lados izquierdo y derecho del gráfico usando la función Twinx ().
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 dieciséis 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 | # line_with_different_scale.py # Importar la biblioteca requerida Importar matplotlib.Pyplot como PLT Datos # X e Y NumberOfemp = [13, 200, 250, 300, 350, 400] rev = [0.4, 0.6, 0.8, 0.7, 0.8, 0.9] año = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016] # traza numerofemper en xaxis_1 Fig, xaxis_1 = PLT.subtramas () xaxis_1.Plot (año, NumberOfemp, Marker = 'D', Mfc = 'Green', Mec = 'Yellow', MS = '7') xaxis_1.set_xlabel ("año") xaxis_1.set_ylabel ("número de empleados") xaxis_1.set_title ("Número de empleados e ingresos") # Crear xaxis_2 con el eje X compartido xaxis_2 = xaxis_1.Twinx () # traza rev en xaxis_2 xaxis_2.Plot (año, rev, marcador = 'o', mfc = 'rojo', mec = 'verde', ms = '7') xaxis_2.set_ylabel ("rev [$ m]") # Establecer la leyenda higo.leyenda (['número de empleado', 'rev'], loc = 'superior izquierda') PLT.espectáculo() |
Línea 4: Importamos la biblioteca requerida.
Línea 7 a 9: Creamos tres conjuntos de datos. El nuevo conjunto de datos es Rev List, que muestra los ingresos de la compañía. Aquí tenemos diferentes escamas de eje X. Luego, podemos mostrar las diferentes escalas en los lados izquierdo y derecho. Para eso, tenemos que usar la función Twinx () para crear diferentes ejes compartiendo el mismo eje X.
Línea 12 a 16: Usamos el PLT.función de subplot () para crear nuestro gráfico de primera línea en el gráfico.
Línea 19 a 22: Compartimos el eje x usando la función twinx () y asignamos el nombre xaxis_2.
Producción: python line_with_diFferent_scale.py
La siguiente salida muestra los dos ejes X diferentes en los lados izquierdo y derecho.
Conclusión:
En este artículo, hemos visto cómo usar la función de la trama para dibujar un gráfico de línea. Explicamos todos los conceptos principales necesarios para dibujar un gráfico de línea usando Matplotlib. Además, agregamos el enlace GitHub para descargar el script de Python para este artículo.