Requisitos previos : Matplotlib
Un gráfico de tendencias es un gráfico que se utiliza para mostrar los datos de tendencias durante un período de tiempo. Describe una representación funcional de dos variables (x, y). En el que x es la variable dependiente del tiempo, mientras que y son los datos recopilados. El gráfico se puede mostrar en cualquier forma que pueda ser a través de un gráfico de líneas, histogramas, diagrama de dispersión, gráfico de barras y gráfico circular. En python, podemos trazar estos gráficos de tendencia usando la biblioteca matplotlib.pyplot . Se utiliza para trazar una figura para los datos dados.
La tarea es simple y directa, para trazar cualquier gráfico debemos cumplir con el requisito de datos básicos después de esto, determinar los valores de x durante el período de tiempo y los datos recopilados para y. Trace los gráficos para los datos dados anteriormente.
A continuación se presentan varias implementaciones para representar lo mismo:
Ejemplo 1:
Python3
# import all the libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# create a dataframe
Sports = {
"medals": [100, 98, 102, 56, 78, 56, 78, 96],
"Time_Period": [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017]
}
df = pd.DataFrame(Sports)
print(df)
# to plot the graph
df.plot(x="Time_Period", y="medals", kind="line")
plt.show()
Producción:
medals Time_Period 0 100 2010 1 98 2011 2 102 2012 3 56 2013 4 78 2014 5 56 2015 6 78 2016 7 96 2017
Ejemplo 2: Utilizando los datos anteriores trazaríamos el gráfico de dispersión y de barras.
Python3
# import all the libraries
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# create a dataframe
Sports = {
"medals": [100, 98, 102, 56, 78, 56,
78, 96],
"Time_Period": [2010, 2011, 2012, 2013,
2014, 2015, 2016, 2017]
}
df = pd.DataFrame(Sports)
print(df)
# to plot the graph
# subplot (rowno,columno,position) is used
# to plot in a single frame.
# to plot the scatter graph ,write kind= scatter
df.plot(x="Time_Period", y="medals", kind="scatter")
plt.title("scatter chart")
plt.subplot(1, 1, 1)
# to Plot the graph in Bar chart
df.plot(x="Time_Period", y="medals", kind="bar")
plt.title("bar")
plt.subplot(1, 1, 2)
plt.show()
Producción:
Ejemplo 3 : estudiante obteniendo calificaciones en 2010.
Python3
# import the library
import matplotlib.pyplot as plt
# Creation of Data
x1 = ['math', 'english', 'science', 'Hindi', 'social studies']
y1 = [92, 54, 63, 75, 53]
y2 = [86, 44, 65, 98, 85]
# Plotting the Data
plt.plot(x1, y1, label='Semester1')
plt.plot(x1, y2, label='semester2')
plt.xlabel('subjects')
plt.ylabel('marks')
plt.title("marks obtained in 2010")
plt.plot(y1, 'o:g', linestyle='--', linewidth='8')
plt.plot(y2, 'o:g', linestyle=':', linewidth='8')
plt.legend()
Producción:
