matplotlib
Основные сюжеты

Границы рассеяния

Простая диаграмма рассеяния

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x = [43,76,34,63,56,82,87,55,64,87,95,23,14,65,67,25,23,85]
y = [34,45,34,23,43,76,26,18,24,74,23,56,23,23,34,56,32,23]

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6))
fig.suptitle('Example Of Scatterplot')

# Create the Scatter Plot
ax.scatter(x, y,
            color="blue",    # Color of the dots
            s=100,           # Size of the dots
            alpha=0.5,       # Alpha/transparency of the dots (1 is opaque, 0 is transparent)
            linewidths=1)    # Size of edge around the dots

# Show the plot
plt.show()

Scatterplot с отмеченными точками

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x = [21, 34, 44, 23]
y = [435, 334, 656, 1999]
labels = ["alice", "bob", "charlie", "diane"]

# Create the figure and axes objects
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(10, 6))
fig.suptitle('Example Of Labelled Scatterpoints')

# Plot the scatter points
ax.scatter(x, y,
           color="blue",  # Color of the dots
           s=100,         # Size of the dots
           alpha=0.5,     # Alpha of the dots
           linewidths=1)  # Size of edge around the dots

# Add the participant names as text labels for each point
for x_pos, y_pos, label in zip(x, y, labels):
    ax.annotate(label,             # The label for this point
                xy=(x_pos, y_pos), # Position of the corresponding point
                xytext=(7, 0),     # Offset text by 7 points to the right
                textcoords='offset points', # tell it to use offset points
                ha='left',         # Horizontally aligned to the left
                va='center')       # Vertical alignment is centered

# Show the plot
plt.show()

Затененные участки

Заштрихованная область ниже линии

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x =  [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
y1 = [10,20,40,55,58,55,50,40,20,10]

# Shade the area between y1 and line y=0
plt.fill_between(x, y1, 0,
                 facecolor="orange", # The fill color
                 color='blue',       # The outline color
                 alpha=0.2)          # Transparency of the fill

# Show the plot
plt.show()

Заштрихованная область между двумя линиями

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x =  [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
y1 = [10,20,40,55,58,55,50,40,20,10]
y2 = [20,30,50,77,82,77,75,68,65,60]

# Shade the area between y1 and y2
plt.fill_between(x, y1, y2,
                 facecolor="orange", # The fill color
                 color='blue',       # The outline color
                 alpha=0.2)          # Transparency of the fill

# Show the plot
plt.show()

Линейные графики

Простой график

import matplotlib.pyplot as plt

# Data
x = [14,23,23,25,34,43,55,56,63,64,65,67,76,82,85,87,87,95]
y = [34,45,34,23,43,76,26,18,24,74,23,56,23,23,34,56,32,23]

# Create the plot
plt.plot(x, y, 'r-')
# r- is a style code meaning red solid line

# Show the plot
plt.show()

Заметим, что в общем случае y не является функцией x а также что значения в x не нужно сортировать. Вот как выглядит линейный график с несортированными x-значениями:

# shuffle the elements in x
np.random.shuffle(x)
plt.plot(x, y, 'r-')
plt.show()

График данных

Это похоже на график рассеяния , но вместо этого использует функцию plot() . Единственное различие в коде здесь - аргумент стиля.

plt.plot(x, y, 'b^')
# Create blue up-facing triangles

Данные и линия

Аргумент стиля может принимать символы как для маркеров, так и для стиля линии:

plt.plot(x, y, 'go--')
# green circles and dashed line

Тепловая карта

Тепловые карты полезны для визуализации скалярных функций двух переменных. Они обеспечивают «плоское» изображение двумерных гистограмм (представляющих, например, плотность определенной области).

Следующий исходный код иллюстрирует тепломассы с использованием двумерных нормально распределенных чисел с центром в 0 в обоих направлениях (означает [0.0, 0.0] ) и a с заданной ковариационной матрицей. Данные генерируются с помощью функции numpy numpy.random.multivariate_normal ; она затем подается в hist2d функции pyplot matplotlib.pyplot.hist2d .

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# Define numbers of generated data points and bins per axis.
N_numbers = 100000
N_bins = 100

# set random seed 
np.random.seed(0)

# Generate 2D normally distributed numbers.
x, y = np.random.multivariate_normal(
        mean=[0.0, 0.0],      # mean
        cov=[[1.0, 0.4],
             [0.4, 0.25]],    # covariance matrix
        size=N_numbers
        ).T                   # transpose to get columns


# Construct 2D histogram from data using the 'plasma' colormap
plt.hist2d(x, y, bins=N_bins, normed=False, cmap='plasma')

# Plot a colorbar with label.
cb = plt.colorbar()
cb.set_label('Number of entries')

# Add title and labels to plot.
plt.title('Heatmap of 2D normally distributed data points')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')

# Show the plot.
plt.show()

Вот те же данные, что и 3D-гистограмма (здесь мы используем только 20 бит для повышения эффективности). Код основан на этой демо-версии matplotlib .

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# Define numbers of generated data points and bins per axis.
N_numbers = 100000
N_bins = 20

# set random seed 
np.random.seed(0)

# Generate 2D normally distributed numbers.
x, y = np.random.multivariate_normal(
        mean=[0.0, 0.0],      # mean
        cov=[[1.0, 0.4],
             [0.4, 0.25]],    # covariance matrix
        size=N_numbers
        ).T                   # transpose to get columns

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=N_bins)

# Add title and labels to plot.
plt.title('3D histogram of 2D normally distributed data points')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')

# Construct arrays for the anchor positions of the bars.
# Note: np.meshgrid gives arrays in (ny, nx) so we use 'F' to flatten xpos,
# ypos in column-major order. For numpy >= 1.7, we could instead call meshgrid
# with indexing='ij'.
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25)
xpos = xpos.flatten('F')
ypos = ypos.flatten('F')
zpos = np.zeros_like(xpos)

# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars.
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos)
dy = dx.copy()
dz = hist.flatten()

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average')

# Show the plot.
plt.show()