Matplotlib nedir? Grafik kitaplığını keşfedin!

Python Matplotlib Kitaplığına Giriş – Bölüm 1

Biz çok görsel yaratıklarız, olayları görselleştirdiğimizde daha iyi anlıyoruz, ancak analizleri, sonuçları veya fikirleri sunma aşaması bir darboğaz olabilir, nereden başlayacağınızı bile bilmiyor olabilirsiniz veya kafanızda bir formata sahip olabilirsiniz ama o zaman siz Verileri sunmanın doğru yolu buysa, şüpheliyim, bu nedenle burada Python’un verileri sunmak zorunda olduğu kitaplıklardan biri olan matplotlib hakkında konuşacağız.

Matplotlib , Python programlama dilinde 2B grafikler için kullanılan bir çizim kitaplığıdır, oldukça esnektir ve işinizde size çok yardımcı olacak birçok yerleşik varsayılan değere sahiptir. Bu nedenle, başlamak için fazla bir şeye ihtiyacınız yok, sadece gerekli içe aktarmaları yapmanız, bazı verileri hazırlamanız ve bununla birlikte plot() deyiminin yardımıyla fonksiyonunuzu çizmeye başlayabilirsiniz. Bunu bir örnekte görelim.

İlk önce kütüphaneyi içe aktarıyoruz, burada tanımlarken genellikle plt olarak adlandırılır.matplotlib.pyplot’u plt olarak içe aktar

Sonra onları grafiklendirmek için bazı veriler hazırlıyoruz, bu rastgele seçildi.a = [ 1 , 2 , 3 , 4 ]b = [ 11 , 22 , 33 , 44 ]

Ve son olarak kütüphaneyi kullanarak bu verilerin grafiğini çıkaralım, burada çizginin rengini ve kalınlığını tanımlıyoruz. Benzer şekilde, bize verilerin efsanesini göstermeyi de dahil ediyoruz.plt. arsa ( a, b, color= ‘blue’ , linewidth= 3 , label= ‘line’ )plt. efsane ()plt. göster ()

Ve şimdi, bu basit yolla verilerimizin grafiğini çizebiliriz.

Çizim yaparken aşağıdaki hususları dikkate almalısınız:

• Şekil, her şeyin çizildiği genel pencere veya sayfadır, aşağıdaki noktalarda ele alınacak olan her şeyin en üst düzey bileşenidir. Birden fazla bağımsız figür oluşturabilirsiniz. Bir figür, diğerlerinin yanı sıra, şeklin ortalanmış bir başlığı olan bir alt yazı, bir açıklama, bir renk çubuğu gibi başka şeylere sahip olabilir.

• Şekile eksenleri eklersiniz. Eksenler, verilerin plot() ve scatter() gibi fonksiyonlarla çizildiği alandır ve ilişkili etiketlere sahip olabilir. Rakamların birden fazla eksen içerebileceğini unutmayın.

• Her eksenin bir x ekseni ve bir y ekseni vardır ve her biri bir sayı içerir. Eksenleri özelleştirmek istediğinizde dikkat etmeniz gereken eksen etiketleri, başlığı ve açıklamaları da vardır, ancak aynı zamanda eksen ölçeklerinin ve ızgara çizgilerinin de yararlı olabileceğini unutmayın.

• Vertebral çizgiler, eksen işaretlerini birleştiren ve veri alanının sınırlarını belirleyen çizgilerdir, başka bir deyişle, eksenleri başlattığınızda görebileceğiniz resimdeki gibi basit karelerdir. Gördüğünüz gibi üst ve sağ uçlar görünmez olarak ayarlanmıştır.

Matplotlib – pyplot – pylab

Matplotlib hakkında konuştuğumuzda Python veri görselleştirme paketinin tamamından bahsediyoruz.

Pyplot, matplotlib paketindeki bir modüldür. Bu nedenle matplotlib.pyplot kitaplığını içe aktarırken sıklıkla görüyoruz. Modül, istenen deseni elde etmek için örtük ve otomatik olarak şekiller ve eksenler oluşturmanıza izin veren bir arayüz sağlar.

Bu, özellikle yukarıda sunulan örnekte gördüğümüz gibi, herhangi bir şekil veya eksen tanımlamadan bir şeyi hızlı bir şekilde çizmek istediğinizde kullanışlıdır, bunda bileşenler açıkça belirtilmemiştir, ancak sonunda verileri çizme hedeflerine ulaşılmıştır. .

Son olarak, pylab’ımız var, bu matplotlib paketi ile birlikte kurulan başka bir modül. Dizilerle çalışırken, etkileşimli matematik yaparken ve çizim işlevlerine erişmek istediğinizde kullanılması önerilir. Bu kitaplığı eski matplotlib öğreticilerinde ve örneklerinde hala görebilirsiniz, ancak bugün mevcut olan daha yeni IDE’lerin ve çekirdeklerin kullanımıyla artık kullanımı önerilmemektedir.

Matplotlib’de çizilecek veriler

Matplotlib’de çizilecek Makine Öğrenimi verileri NumPy kitaplığı altında yapılandırılmalıdır , bu nedenle önce bu kitaplığı incelemeniz önerilir.

Machine Learning ile çalışırken, kendinizi dizilerde depolanan birçok veriyle uğraşırken bulacaksınız, bu nedenle işlemek için NumPy kitaplığını kullanmak normaldir. NumPy ile bunlar üzerinde işlemler gerçekleştirebilecek, dizilerini inceleyebilecek ve uygun veri alt kümesiyle çalışabilmeniz için bunları değiştirebileceksiniz.

Elbette, grafiğini çizebileceğiniz tek şey diziler değil, ayrıca Python listelerini geçme yeteneği de var.

Bu sadece matplotlib’e kısa bir giriş, gelecekteki bir gönderide bu görselleştirme kütüphanesini kullanarak elde edebileceğimiz grafikleri göreceğiz.