Matplotlib Sixa

Matplotlib to biblioteka wykresowa wykorzystywana w Pythonie. W celu osadzenia wykresów w programach zawiera interfejsy obiektowe. Jest to struktura tworzenia wykresów 2D za pomocą danych tablicy. Wykres skrzypiec jest ogólnie związany z wykresem bokserskim, ale ten wykres przedstawia również funkcję rozkładu prawdopodobieństwa danych na różnych parametrach.

Podobnie jak w przypadku wykresów standardowych, liczby te dostarczają znacznika dla wartości średniej danych i pudełka oznaczającego kwartyle. Do tej grafiki zastosowano ocenę statystyczną. Wykresy skrzypiec, podobnie jak wykresy pudełka, są używane do pokazania, jak porównuje się zmienna dyspersja między wieloma „klasami.”W tym artykule omówmy, jak tworzyć działki na skrzypcach w Matplotlib.

Wizualizuj wykresy skrzypiec za pomocą biblioteki MATPlotlib:

Matplotlib.Pyplot.moduł ViolinPlot () generuje wykres skrzypce dla każdego zestawu sekcji lub zmiennych danych w serii zestawu danych. Korzystając z dodatkowych linii przy średniej, średniej, niższej wartości, wartości maksymalnej i serii danych zdefiniowanych przez użytkownika, każdy obszar pokryty rozciąga się, aby wskazać całą próbkę. Pięć nieregularnie rozproszonych punktów danych jest konstruowanych za pomocą Numpy w poniższym przypadku.

Każda kolekcja ma 1000 wpisów; Jednak wartość odchylenia standardowego i wartości średniej są zróżnicowane. Korzystanie z punktów danych tworzy wykres skrzypiec.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
NP.losowy.ziarno (3)
data_1 = np.losowy.Normalne (20, 50, 2000)
data_2 = np.losowy.Normalne (60, 10, 2000)
data_3 = np.losowy.Normalne (40, 70, 2000)
data_4 = np.losowy.Normalne (30, 80, 2000)
data_5 = np.losowy.Normalny (0, 10, 2000)
data = [data_1, data_2, data_3, data_4, data_5]
Ryc, ax = plt.wątki ()
topór.Piolinplot (dane, showMedians = true)
plt.pokazywać()

Musimy uwzględnić wymagane biblioteki matplotlib.Pyplot jako PLT i Numpy jako NP, aby rozpocząć kod. Matplotlib jest wykorzystywany do rysowania wykresów. Teraz wywołujemy funkcję Random () za pomocą biblioteki Numpy. Definiujemy punkty danych do tworzenia działek skrzypcowych. Tutaj tworzymy pięć różnych zmiennych, które służą do przechowywania zestawów danych.

Funkcja np.losowy.Normalne jest stosowane dla każdego zestawu danych. Oprócz tego tworzymy nową zmienną, która zawiera te pięć zestawów danych. Deklarujemy nowy obiekt postaci. I stosujemy również PLT.wątki (). Aby narysować wykresy skrzypiec, używamy topora.funkcja Violinplot (). Tutaj przekazujemy „prawdziwe” argumentowi „Showmedians” do tej funkcji. Ostatecznie wyświetlamy wykres za pomocą PLT.show () funkcja.

Dodaj linie pręgowe do działek skrzypiec:

Za pomocą topora Matplotlib.Technika Violinplot () do wykonania wykresu skrzypiec. Showmeans i showmedians to dwa dodatkowe argumenty, które można użyć. Kolejny program tworzy wykres skrzypiec z czterema skrzypcami z losowo utworzonymi zestawami danych."

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
data_1 = np.losowy.Normalny (10, 12, 300)
data_2 = np.losowy.Normalny (10, 15, 300)
data_3 = np.losowy.Normalny (10, 22, 300)
data_4 = np.losowy.Normalny (10, 20, 300)
data = lista ([data_1, data_2, data_3, data_4])
Ryc, ax = plt.wątki ()
topór.Piolinplot (dane, showmeans = true, showMedians = false)
topór.set_title („Wykres skrzypcowy”)
topór.set_xlabel („x”)
topór.set_ylabel („y”)
XTICKLABELS = [„First Fout”, „Second Fout”, „Trzeci Działka”, „Czwarta fabuła”]
topór.set_xticks ([0.9,1.9,2.9,3.9])
topór.set_xtickLabels (XtickLabels)
topór.Yaxis.siatka (prawda)
plt.pokazywać()

Importujemy matplotlib.biblioteki Pyplot i Numpy. W następnym kroku zaczynamy tworzyć cztery różne punkty danych. I te punkty danych są przechowywane w różnych zmiennych. Teraz deklarujemy tablicę zawierającą te cztery punkty danych. Używamy PLT.metoda wątka ().

Ponadto topór.Metoda ViolinPlot () jest zdefiniowana. Ustawiliśmy wartość showmeans i showmedian i przekazaliśmy ją funkcji. Teraz wstawiamy tytuł wykresu, stosując funkcję set_title (). Podobnie używamy funkcji set_xlabel () i set_ylabel do modyfikacji etykiet obu osi. Do utworzenia listy są używane do utworzenia listy.

Ustawiliśmy pozycję etykiet tych czterech działek. I umieszczamy etykiety tych działek na osi x. Przed skorzystaniem z PLT.show () Aby reprezentować wykres, wstawiamy poziome linie siatki za pomocą AX.Yaxis.metoda GIRD (). I ustawiamy tutaj wartość „prawdziwej” na tę funkcję.

Wizualizuj pionowe działki skrzypiec:

Tutaj weźmiemy trzy losowe zestawy danych, aby tworzyć działki skrzypiec.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
NP.losowy.ziarno (50)
data_1 = np.losowy.Normalny (300, 20, 300)
data_2 = np.losowy.Normalny (40, 70, 300)
data_3 = np.losowy.Normalny (10, 30, 300)
data_list = [data_1, data_2, data_3,]
Ryc = plt.postać()
AX = RYS.add_axes ([5,5,2,2])
BP = AX.Piolinplot (data_list)
topór.Xaxis.siatka (prawda)
plt.pokazywać()

Na początku kodu nabywamy biblioteki matplotlib.Pyplot jako PLT i Numpy jako NP. Losowo generujemy trzy zestawy danych za pomocą modułu Numpy. Teraz musimy połączyć te trzy zestawy danych w tablicę. Więc tutaj deklarujemy tablicę.

Ponadto nazywamy PLT.Funkcja () funkcja utworzenia wykresu. Teraz dostosowujemy osie wykresu, więc stosujemy funkcję FIG.add_axes (). Generujemy również wykres skrzypiec, więc stosujemy AX.Metoda Violinplot (). Aby utworzyć linie siatki na osi x, ustawiamy wartość „prawdziwej” na toporze.Xaxis.funkcja gri (). Zakończymy kod, dzwoniąc do PLT.show () funkcja.

Wizualizuj poziome działki skrzypiec:

Za pomocą argumentu „Vert” możemy utworzyć poziomy wykres skrzypiec, jak przedstawiono poniżej instancję.

importować matplotlib.Pyplot as Plt
importować Numpy jako NP
NP.losowy.ziarno (5)
data_1 = np.losowy.Normalny (30, 30, 3000)
data_2 = np.losowy.Normalne (80, 20, 3000)
data_3 = np.losowy.Normalny (10, 40, 3000)
data_4 = np.losowy.Normalny (20, 60, 300)
data_5 = np.losowy.Normalny (70, 50, 3000)
data_6 = np.losowy.Normalny (50, 10, 3000)
d = [data_1, data_2, data_3, data_4, data_5, data_6]
Ryc, ax = plt.wątki ()
topór.Piolinplot (d, vert = false, showmedians = true)
plt.pokazywać()

Najpierw wprowadzamy biblioteki w kodzie, które można wykorzystać do tworzenia wykresów skrzypiec. Teraz stosujemy losowe.seed () za pomocą biblioteki Numpy. Teraz przyjmujemy losowe zestawy danych do wykresów skrzypiec. Te zestawy danych są przechowywane w różnych zmiennych. Następnie tworzymy listę zawierającą wszystkie te zestawy danych. Oprócz tego zatrudniamy PLT.wątki (), a także deklarujemy nowy obiekt. Aby utworzyć wykresy skrzypiec na rysunku, musimy użyć metody Piolinplot (), dostarczając zestawów danych jako parametr. Przekazujemy również argument „vert” do tej funkcji. Tutaj wartość tego parametru to „fałsz”, co pokazuje, że musimy robić poziome wykresy skrzypiec. Po tym wszystkim wyświetlamy wykres za pomocą PLT.show () funkcja.

Wniosek:

W tym samouczku poinformowaliśmy o działkach skrzypiec Matplotlib. Korzystając z argumentu „vert”, możemy tworzyć te wykresy zarówno w kierunku pionowym, jak i poziomym. Dodajemy również linie paskowe do wykresu skrzypiec. Te wykresy można zmodyfikować, aby wykazać wartości mediany i średnie. Wykres skrzypiec jest znacznie bardziej przydatny niż prosty wykres pudełkowy. Chociaż wykres pudełkowy po prostu wyświetla wyniki statystyczne i wartości kwartylowe, wykres skrzypiec wyświetla całą dyspersję danych.