..
Matplotlib là một thư viện Python cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và âm mưu đẹp và nhiều thông tin.Đây là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất trong Python và dễ sử dụng ngay cả đối với người mới bắt đầu.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo biểu đồ và âm mưu bằng matplotlib.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của matplotlib, chẳng hạn như tạo ra một con số, thêm trục và thêm dữ liệu vào một lô.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách tùy chỉnh các lô của bạn, chẳng hạn như thay đổi màu sắc, phông chữ và nhãn.
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có thể tạo ra nhiều biểu đồ và âm mưu bằng cách sử dụng matplotlib.Bạn sẽ có thể sử dụng matplotlib để trực quan hóa dữ liệu của bạn và truyền đạt các phát hiện của bạn cho người khác.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một trình thông dịch Python (phiên bản 3.6 trở lên)
* Thư viện matplotlib
Bạn có thể cài đặt matplotlib bằng lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Matplotlib
`` `
### Tạo một con số
Bước đầu tiên để tạo ra một lô bằng cách sử dụng matplotlib là tạo ra một con số.Một con số là một thùng chứa chứa tất cả các yếu tố trong cốt truyện của bạn, chẳng hạn như các trục và dữ liệu.
Để tạo hình, bạn có thể sử dụng hàm `plt.figure ()`.Hàm này có một đối số duy nhất, đó là kích thước của hình tính bằng inch.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một con số rộng 8 inch và cao 6 inch:
`` `
fig = plt.figure (figsize = (8, 6))
`` `
### Thêm trục
Khi bạn đã tạo ra một con số, bạn cần thêm trục vào nó.Các trục là các khu vực của hình nơi dữ liệu sẽ được vẽ.
Để thêm trục vào hình, bạn có thể sử dụng hàm `plt.subplot ()`.Hàm này có hai đối số, là số lượng hàng và số lượng cột của lưới phụ.Các trục sẽ được thêm vào vị trí có sẵn đầu tiên trong lưới Subplot.
Ví dụ: mã sau đây thêm hai trục vào một hình:
`` `
AX1 = plt.subplot (1, 2, 1)
AX2 = plt.subplot (1, 2, 2)
`` `
Đối số đầu tiên cho hàm `pl.subplot ()` là số lượng hàng trong lưới Subplot.Đối số thứ hai là số lượng cột trong lưới Subplot.Đối số thứ ba là chỉ số của subplot sẽ được thêm vào.
### Thêm dữ liệu vào một lô
Khi bạn đã tạo trục, bạn có thể thêm dữ liệu vào chúng.Để thêm dữ liệu vào biểu đồ, bạn có thể sử dụng hàm `plt.plot ()`.Hàm này lấy một danh sách các điểm dữ liệu làm đối số đầu tiên của nó.Các điểm dữ liệu phải ở dạng các cặp `(x, y)`, trong đó `x` là tọa độ x của điểm dữ liệu và` y` là tọa độ y của điểm dữ liệu.
Ví dụ: mã sau đây thêm một biểu đồ dòng vào một lô:
`` `
plt.plot ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]))
`` `
Đối số đầu tiên cho hàm `plt.plot ()` là danh sách các tọa độ x.Đối số thứ hai là một danh sách các tọa độ y.
### Tùy chỉnh các lô của bạn
Bạn có thể tùy chỉnh các lô của mình bằng cách thay đổi màu sắc, phông chữ và nhãn.Để thay đổi màu sắc của các ô của bạn, bạn có thể sử dụng đối số `plt.plot ()` `color` của hàm.Đối số `color` lấy một chuỗi làm giá trị của nó.Chuỗi có thể là bất kỳ tên màu hợp lệ nào, chẳng hạn như `'red'`,`' green'` hoặc `'blue''.
Để thay đổi phông chữ của các lô của bạn, bạn có thể sử dụng từ điển `plt.rcparams`.Từ điển `plt.rcparams` chứa một số cài đặt mà bạn có thể thay đổi để tùy chỉnh các lô của mình.Để thay đổi phông chữ,
=======================================
#Python #MATPLOTLIB #dataviz #Visualization #statistics ## Python Matplotlib Tutorial: Learn How to Create Charts and Plots
Matplotlib is a Python library that allows you to create beautiful and informative charts and plots. It is one of the most popular data visualization libraries in Python, and it is easy to use even for beginners.
In this tutorial, we will show you how to create charts and plots using Matplotlib. We will cover the basics of Matplotlib, such as creating a figure, adding axes, and adding data to a plot. We will also show you how to customize your plots, such as changing the colors, fonts, and labels.
By the end of this tutorial, you will be able to create a variety of charts and plots using Matplotlib. You will be able to use Matplotlib to visualize your data and communicate your findings to others.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Python interpreter (version 3.6 or higher)
* The Matplotlib library
You can install Matplotlib using the following command:
```
pip install matplotlib
```
### Creating a Figure
The first step to creating a plot using Matplotlib is to create a figure. A figure is a container that holds all of the elements of your plot, such as the axes and the data.
To create a figure, you can use the `plt.figure()` function. This function takes a single argument, which is the size of the figure in inches. For example, the following code creates a figure that is 8 inches wide and 6 inches high:
```
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
```
### Adding Axes
Once you have created a figure, you need to add axes to it. Axes are the areas of the figure where the data will be plotted.
To add axes to a figure, you can use the `plt.subplot()` function. This function takes two arguments, which are the number of rows and the number of columns of the subplot grid. The axes will be added to the first available position in the subplot grid.
For example, the following code adds two axes to a figure:
```
ax1 = plt.subplot(1, 2, 1)
ax2 = plt.subplot(1, 2, 2)
```
The first argument to the `plt.subplot()` function is the number of rows in the subplot grid. The second argument is the number of columns in the subplot grid. The third argument is the index of the subplot to be added.
### Adding Data to a Plot
Once you have created axes, you can add data to them. To add data to a plot, you can use the `plt.plot()` function. This function takes a list of data points as its first argument. The data points should be in the form of `(x, y)` pairs, where `x` is the x-coordinate of the data point and `y` is the y-coordinate of the data point.
For example, the following code adds a line plot to a plot:
```
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
```
The first argument to the `plt.plot()` function is a list of x-coordinates. The second argument is a list of y-coordinates.
### Customizing Your Plots
You can customize your plots by changing the colors, fonts, and labels. To change the colors of your plots, you can use the `plt.plot()` function's `color` argument. The `color` argument takes a string as its value. The string can be any valid color name, such as `'red'`, `'green'`, or `'blue'`.
To change the fonts of your plots, you can use the `plt.rcParams` dictionary. The `plt.rcParams` dictionary contains a number of settings that you can change to customize your plots. To change the font,
Matplotlib là một thư viện Python cho phép bạn tạo ra các biểu đồ và âm mưu đẹp và nhiều thông tin.Đây là một trong những thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến nhất trong Python và dễ sử dụng ngay cả đối với người mới bắt đầu.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách tạo biểu đồ và âm mưu bằng matplotlib.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của matplotlib, chẳng hạn như tạo ra một con số, thêm trục và thêm dữ liệu vào một lô.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách tùy chỉnh các lô của bạn, chẳng hạn như thay đổi màu sắc, phông chữ và nhãn.
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có thể tạo ra nhiều biểu đồ và âm mưu bằng cách sử dụng matplotlib.Bạn sẽ có thể sử dụng matplotlib để trực quan hóa dữ liệu của bạn và truyền đạt các phát hiện của bạn cho người khác.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một trình thông dịch Python (phiên bản 3.6 trở lên)
* Thư viện matplotlib
Bạn có thể cài đặt matplotlib bằng lệnh sau:
`` `
Pip Cài đặt Matplotlib
`` `
### Tạo một con số
Bước đầu tiên để tạo ra một lô bằng cách sử dụng matplotlib là tạo ra một con số.Một con số là một thùng chứa chứa tất cả các yếu tố trong cốt truyện của bạn, chẳng hạn như các trục và dữ liệu.
Để tạo hình, bạn có thể sử dụng hàm `plt.figure ()`.Hàm này có một đối số duy nhất, đó là kích thước của hình tính bằng inch.Ví dụ: mã sau đây tạo ra một con số rộng 8 inch và cao 6 inch:
`` `
fig = plt.figure (figsize = (8, 6))
`` `
### Thêm trục
Khi bạn đã tạo ra một con số, bạn cần thêm trục vào nó.Các trục là các khu vực của hình nơi dữ liệu sẽ được vẽ.
Để thêm trục vào hình, bạn có thể sử dụng hàm `plt.subplot ()`.Hàm này có hai đối số, là số lượng hàng và số lượng cột của lưới phụ.Các trục sẽ được thêm vào vị trí có sẵn đầu tiên trong lưới Subplot.
Ví dụ: mã sau đây thêm hai trục vào một hình:
`` `
AX1 = plt.subplot (1, 2, 1)
AX2 = plt.subplot (1, 2, 2)
`` `
Đối số đầu tiên cho hàm `pl.subplot ()` là số lượng hàng trong lưới Subplot.Đối số thứ hai là số lượng cột trong lưới Subplot.Đối số thứ ba là chỉ số của subplot sẽ được thêm vào.
### Thêm dữ liệu vào một lô
Khi bạn đã tạo trục, bạn có thể thêm dữ liệu vào chúng.Để thêm dữ liệu vào biểu đồ, bạn có thể sử dụng hàm `plt.plot ()`.Hàm này lấy một danh sách các điểm dữ liệu làm đối số đầu tiên của nó.Các điểm dữ liệu phải ở dạng các cặp `(x, y)`, trong đó `x` là tọa độ x của điểm dữ liệu và` y` là tọa độ y của điểm dữ liệu.
Ví dụ: mã sau đây thêm một biểu đồ dòng vào một lô:
`` `
plt.plot ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]))
`` `
Đối số đầu tiên cho hàm `plt.plot ()` là danh sách các tọa độ x.Đối số thứ hai là một danh sách các tọa độ y.
### Tùy chỉnh các lô của bạn
Bạn có thể tùy chỉnh các lô của mình bằng cách thay đổi màu sắc, phông chữ và nhãn.Để thay đổi màu sắc của các ô của bạn, bạn có thể sử dụng đối số `plt.plot ()` `color` của hàm.Đối số `color` lấy một chuỗi làm giá trị của nó.Chuỗi có thể là bất kỳ tên màu hợp lệ nào, chẳng hạn như `'red'`,`' green'` hoặc `'blue''.
Để thay đổi phông chữ của các lô của bạn, bạn có thể sử dụng từ điển `plt.rcparams`.Từ điển `plt.rcparams` chứa một số cài đặt mà bạn có thể thay đổi để tùy chỉnh các lô của mình.Để thay đổi phông chữ,
=======================================
#Python #MATPLOTLIB #dataviz #Visualization #statistics ## Python Matplotlib Tutorial: Learn How to Create Charts and Plots
Matplotlib is a Python library that allows you to create beautiful and informative charts and plots. It is one of the most popular data visualization libraries in Python, and it is easy to use even for beginners.
In this tutorial, we will show you how to create charts and plots using Matplotlib. We will cover the basics of Matplotlib, such as creating a figure, adding axes, and adding data to a plot. We will also show you how to customize your plots, such as changing the colors, fonts, and labels.
By the end of this tutorial, you will be able to create a variety of charts and plots using Matplotlib. You will be able to use Matplotlib to visualize your data and communicate your findings to others.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Python interpreter (version 3.6 or higher)
* The Matplotlib library
You can install Matplotlib using the following command:
```
pip install matplotlib
```
### Creating a Figure
The first step to creating a plot using Matplotlib is to create a figure. A figure is a container that holds all of the elements of your plot, such as the axes and the data.
To create a figure, you can use the `plt.figure()` function. This function takes a single argument, which is the size of the figure in inches. For example, the following code creates a figure that is 8 inches wide and 6 inches high:
```
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
```
### Adding Axes
Once you have created a figure, you need to add axes to it. Axes are the areas of the figure where the data will be plotted.
To add axes to a figure, you can use the `plt.subplot()` function. This function takes two arguments, which are the number of rows and the number of columns of the subplot grid. The axes will be added to the first available position in the subplot grid.
For example, the following code adds two axes to a figure:
```
ax1 = plt.subplot(1, 2, 1)
ax2 = plt.subplot(1, 2, 2)
```
The first argument to the `plt.subplot()` function is the number of rows in the subplot grid. The second argument is the number of columns in the subplot grid. The third argument is the index of the subplot to be added.
### Adding Data to a Plot
Once you have created axes, you can add data to them. To add data to a plot, you can use the `plt.plot()` function. This function takes a list of data points as its first argument. The data points should be in the form of `(x, y)` pairs, where `x` is the x-coordinate of the data point and `y` is the y-coordinate of the data point.
For example, the following code adds a line plot to a plot:
```
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
```
The first argument to the `plt.plot()` function is a list of x-coordinates. The second argument is a list of y-coordinates.
### Customizing Your Plots
You can customize your plots by changing the colors, fonts, and labels. To change the colors of your plots, you can use the `plt.plot()` function's `color` argument. The `color` argument takes a string as its value. The string can be any valid color name, such as `'red'`, `'green'`, or `'blue'`.
To change the fonts of your plots, you can use the `plt.rcParams` dictionary. The `plt.rcParams` dictionary contains a number of settings that you can change to customize your plots. To change the font,
