Ce este Matplotlib?
Matplotlib este o bibliotecă Python pe care experții în învățarea automată o folosesc în principal pentru a crea vizualizări statice și interactive. Această bibliotecă este open-source și este disponibilă gratuit pentru toată lumea. Este un instrument puternic și flexibil care poate fi utilizat pentru a crea o varietate de grafice, diagrame, histograme, diagrame de dispersie și multe altele.
Această bibliotecă oferă o mulțime de opțiuni pentru personalizarea graficelor și diagramelelor pentru a se potrivi cu nevoile și preferințele utilizatorilor (exact ca și Seaborn). Graficele create cu Matplotlib pot fi de înaltă calitate și pot fi utilizate pentru a prezenta informații complexe într-un mod clar și concis.
În continuare, vom explora mai detaliat ce este Matplotlib, cum se instalează și cum se poate utiliza pentru a crea grafice și diagrame în Python.
Ce este Matplotlib?
Matplotlib este o bibliotecă Python de plasare a datelor care permite crearea de grafice, diagrame, histograme, diagrame de contur și multe altele. Această bibliotecă este utilizată de experții în învățarea automată pentru a crea vizualizări statice și interactive.
Istoricul Matplotlib
Matplotlib a fost creată de John Hunter, un neurobiolog care a dezvoltat această bibliotecă pentru a lucra cu date EEG. Inițial, a fost dezvoltată pentru a fi utilizată în cadrul comunității științifice, dar a devenit populară în multe alte domenii, cum ar fi finanțele, afacerile și vizualizarea datelor.
Componentele principale
Matplotlib este o bibliotecă Python de plasare a datelor care este compusă din mai multe componente principale, cum ar fi:
- pyplot: utilizată pentru a crea grafice și diagrame în Matplotlib. Este foarte ușor de utilizat și este recomandată pentru începători.
- axes: utilizată pentru a controla proprietățile graficelor și diagramele create în Matplotlib. Este ideală pentru utilizatorii avansați care doresc să personalizeze aspectul graficelor lor.
- figure: utilizată pentru a crea o fereastră grafică în Matplotlib. Această componentă este dedicată utilizatorilor care doresc să creeze grafice și diagrame într-un mediu interactiv.
Cum să instalezi Matplotlib?
Înainte de a instala Matplotlib, trebuie să te asiguri că ai Python și pip instalate pe computerul tău. Dacă nu le-ai instalat încă, urmează instrucțiunile de pe site-ul oficial Python pentru a le instala.
Există mai multe modalități de a instala Matplotlib, dar cea mai simplă este utilizarea pip. În terminalul tău, rulează comanda pip install matplotlib și așteaptă ca procesul să se încheie.
Dacă întâmpini probleme în timpul instalării, asigură-te că utilizezi ultima versiune de pip și că ai toate dependențele necesare instalate. În plus, poți verifica documentația oficială a Matplotlib pentru a obține informații suplimentare despre instalare.
În general, instalarea Matplotlib nu ar trebui să fie o sarcină dificilă, iar odată ce ai finalizat instalarea, poți utiliza această bibliotecă puternică de plotare în Python.
Cum să utilizezi Matplotlib?
Matplotlib este o bibliotecă Python pentru vizualizarea datelor. Aceasta poate fi utilizată pentru a crea o varietate de grafice, inclusiv linii, bare, histograme, diagrame de dispersie și multe altele. În această secțiune, te vom ajuta să înțelegi cum să creezi o figură, să adaugi axe și să stilizezi graficele.
1. Crearea unei figuri
Pentru a crea o figură în Matplotlib pltplot, utilizează funcția plt.figure(). Aceasta poate fi utilizată pentru a crea o figură goală sau pentru a specifica dimensiunea și rezoluția figurii. De exemplu, pentru a crea o figură goală, utilizează următorul cod:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
plt.show()
2. Adăugarea axelor
Axele sunt componente importante ale unui grafic. Acestea permit utilizatorului să vizualizeze și să interpreteze datele. Pentru a adăuga axe la o figură, folosește funcția add_axes(). Aceasta poate fi utilizată pentru a specifica poziția și dimensiunea axelor. De exemplu, pentru a adăuga un set de axe la o figură, utilizează următorul cod:
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
plt.show()
3. Stilizarea graficelor
Matplotlib oferă o serie de opțiuni pentru a stiliza graficele. Acestea includ modificarea culorii, stilului și grosimii liniilor, adăugarea etichetelor și titlurilor și multe altele. De exemplu, pentru a crea un grafic de linii și a adăuga o etichetă de axă, folosește codul:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
ax.plot(x, y, color=’blue’,linewidth=2)
ax.set_xlabel(‘X Label’)
plt.show()
Tipuri de grafice în Matplotlib
Iată care sunt cele mai utilizate tipuri de grafice în Matplotlib:
Grafice liniare
Graficele liniare sunt utilizate pentru a reprezenta date continue, cum ar fi evoluția prețurilor, temperatura, etc. Acestea sunt create prin utilizarea funcției plot(). Poți personaliza graficul liniar prin adăugarea de etichete, titluri, legende, culori, grosimea liniilor, etc.
Grafice cu bare
Graficele cu bare sunt utilizate pentru a compara datele discrete, cum ar fi vânzările pe categorii, numărul de vizitatori pe site-uri web, etc. Acestea sunt create prin utilizarea funcției bar(). Poți personaliza graficul cu bare prin adăugarea de etichete, titluri, legende, culori, etc.
Histograme
Histograma este utilizată pentru a reprezenta distribuția unei variabile continue. Aceasta este creată prin utilizarea funcției hist(). Poți adăuga etichete, titluri, legende, culori, etc.
Integrarea Matplotlib cu alte biblioteci
Într-adevăr, Matplotlib este o bibliotecă Python puternică pentru vizualizarea datelor, însă cu toate acestea, pentru a face graficele mai utile, este adesea necesar să se integreze cu alte biblioteci Python.
Pandas
Pandas este o bibliotecă Python pentru analiza datelor. Matplotlib poate fi integrat cu Pandas pentru a crea grafice din datele Pandas. Pandas poate fi folosit pentru a încărca datele, a le curăța și a le pregăti pentru a fi utilizate cu Matplotlib. Pandas poate fi folosit, de asemenea, pentru a crea grafice simple, dar Matplotlib oferă o mai mare flexibilitate și control asupra aspectului graficelor.
NumPy
NumPy este o bibliotecă Python pentru calculul numeric. Matplotlib poate fi integrat cu NumPy pentru a crea grafice din datele NumPy. NumPy poate fi folosit pentru a genera date, a le manipula și a le pregăti pentru a fi utilizate cu Matplotlib. NumPy oferă o multitudine de funcții matematice și statistice care pot fi folosite pentru a analiza datele înainte de a fi afișate cu Matplotlib.
În general, Matplotlib poate fi integrat cu orice bibliotecă Python care oferă datele necesare pentru a crea graficele. Cu o integrare adecvată, Matplotlib poate fi utilizat pentru a crea grafice complexe și personalizate, care pot fi utilizate pentru a vizualiza și a analiza datele într-un mod mai eficient.
De ce este Matplotlib important pentru analiștii de date?
- Comunicare eficientă: Vizualizările clare pot facilita comunicarea datelor complexe către clienți, colegi sau părți interesate.
- Depanare ușoară: Graficele pot ajuta la identificarea rapidă a problemelor și erorilor din cod.
- Prezentare atractivă: Vizualizările bine concepute pot face ca prezentările și rapoartele să fie mai atractive și mai ușor de înțeles.
De ce să alegi cursul Data Analyst de la NewTech Academy?
În cadrul cursului de Data Analyst de la NewTech Academy vei dobândii abilitățile necesare pentru a deveni un analist de date de succes, inclusiv expertiză în Matplotlib.
- Experți în domeniu: Instructorii noștri au experiență vastă în domeniul analizei de date și sunt pregătiți să te ghideze în viitoarea ta carieră.
- Experiență practică: Cursul pune accent pe învățarea prin practică, oferindu-ți șansa de a-ți aplica cunoștințele prin proiecte reale.
- Pregătire pentru carieră: Te vom ajuta să te pregătești pentru o carieră de succes în domeniul data analysis.
Ia legătura cu unul dintre consultanții noștri chiar acum, completând acest formular!