Matplotlib (pylab) простые вещи
Задача: получить графику высокого качества не выходя из питона
?нструмент: Matplotlib
Этим постом я начинаю серию вольных переводов избранных отрывков документации к Matplotlib.
Это питоновская библиотека для создания двухмерных графиков высокого качества (publication quality). Сделана с таким расчётом чтобы переход на неё доставил минимальные затруднения опытным пользователям матлаба. Как говориться на сайте библиотеки, Matplotlib старается сделать простые вещи простыми а сложные вещи возможными.
Как выглядит создаваемая графика можно посмотреть тут
Как устанавливать библиотеку я уже писал в предыдущем посте
Начнём с простого графика и контроля свойств линии.
Каждая функция совершает различные изменения с изображением, например создаёт изображение, создаёт область построения на изображении, рисует линии в области построения, добавляет подписи и так далее. При этом matplotlib.pyplot отслеживает состояние текущего изображения, и области построения, так что отрисовывающие функции применяются к текущим осям.
plt.plot([1,2,3])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
Может возникнуть вопрос почему по оси x у нас значения от 0 до 2, а по y от 1 до 3. Если вы передадите один список или массив команде plot(), то matplotlib воспринимает его как последовательность y значений и автоматически генерирует значения x. Поскольку питон начинает считать с 0, по умолчанию вектор x имеет такую же длинну как y, но начинается с нуля. Таким образом данные x будут [0,1,2].
plot() универсальная команда и в неё можно передавать произвольное количество аргументов. Например для того чтобы отобразить y в зависимости от x, можно выполнить команду:
Для каждой пары аргументов xy, существует необязательный третий аргумент, строка форматирования, которая определяет цвет и тип линии. Буквы и символы строки форматирования такие же как в матлабе и также как там вы объединяете буквы и символы определяющие цвет и тип линии. По умолчанию строка форматирования выглядит как ?b-?, что значит непрерывная синяя линия. Для того чтобы отобразить данные из предыдущего примера красными кружками, нужно ввести
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 20])
Полный список стилей можно найти на странице документации команды plot(). Команда axis() получает в качестве аргументов [xmin, xmax, ymin, ymax] которые устанавливают минимальные и максимальные границы осей.
Если бы matplotlib мог работать только со списками, ты был бы довольно бесполезен для обработки данных. Как правило вы будете использовать матрицы numpy. Фактически внутри matplotlib все данные переводятся в матрицы numpy. Пример ниже строит несколько линий из данных в матрицах, каждую со своим форматированием используя всего одну команду (конечно у вас должен быть уже установлен numpy ).
import matplotlib.pyplot as plt
# равномерно распределённые значения от 0 до 5, с шагом 0.2
t = np.arange(0., 5., 0.2)
# красные чёрточки, синие квадраты и зелёные треугольники
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
Свойства линии
У линий есть множество атрибутов которые вы можете установить: толщина, стиль, антиалиасинг и так далее. Для подробностей смотрите документацию matplotlib.lines.Line2D. есть несколько способов установить свойства линии
- ?спользовать ключевые слова, то есть вы пишете свойство и присваиваете ему значение:
plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
- ?спользовать команду setp(). Пример ниже использует синтаксис похожий на матлабовский для того чтобы установить несколько свойств для списка линий. setp работает как со списком объектов, так и с одиночным объектом. Вы можете использовать либо аргументы ключевые слова либо матлабовский стиль строка/значение.
lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
# use keyword args
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
# or matlab style string value pairs
plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0) - Есть ещё третий способ, но я его пока не понимаю и отправляю интересующихся к первоисточнику.
В следующий раз мы поговорим о нескольких графиках и осях на одном изображении а также о работе с текстом.
Третий способ основан на том, что plot() возвращает кортеж объектов, т.е можно сделать так:
line1, line2 = plot(x1,y1,x2,x2)
а потом обращаться к свойствам объекта с помощью вызова его методов.
line, = plt.plot(x, y, ‘-‘)
line.set_antialiased(False) # отключить сглаживаение
запятая после line, необходима чтобы присвоить переменной именно объект а не кортеж из одного объекта.