Gráfico simple en Python usando Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python que ayuda a visualizar y analizar los datos y ayuda a comprender mejor los datos con la ayuda de visualizaciones gráficas y pictóricas que se pueden simular utilizando la biblioteca matplotlib. Matplotlib es una biblioteca completa para visualizaciones estáticas, animadas e interactivas.

Instalación de la biblioteca matplotlib

Paso 1: Abra el administrador de comandos (simplemente escriba «cmd» en la barra de búsqueda de inicio de Windows)
Paso 2: Escriba el siguiente comando en la terminal.

Python3

# importing the required module 
import matplotlib.pyplot as plt 
    
# x axis values 
x = [1,2,3] 
# corresponding y axis values 
y = [2,4,1] 
    
# plotting the points  
plt.plot(x, y) 
    
# naming the x axis 
plt.xlabel('x - axis') 
# naming the y axis 
plt.ylabel('y - axis') 
    
# giving a title to my graph 
plt.title('My first graph!') 
    
# function to show the plot 
plt.show() 

Python3

import matplotlib.pyplot as plt
  
  
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [0, 0.6, 0.2, 15, 10, 8, 16, 21]
plt.plot(a)
  
# o is for circles and r is 
# for red
plt.plot(b, "or")
  
plt.plot(list(range(0, 22, 3)))
  
# naming the x-axis
plt.xlabel('Day ->')
  
# naming the y-axis
plt.ylabel('Temp ->')
  
c = [4, 2, 6, 8, 3, 20, 13, 15]
plt.plot(c, label = '4th Rep')
  
# get current axes command
ax = plt.gca()
  
# get command over the individual
# boundary line of the graph body
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
  
# set the range or the bounds of 
# the left boundary line to fixed range
ax.spines['left'].set_bounds(-3, 40)
  
# set the interval by  which 
# the x-axis set the marks
plt.xticks(list(range(-3, 10)))
  
# set the intervals by which y-axis
# set the marks
plt.yticks(list(range(-3, 20, 3)))
  
# legend denotes that what color 
# signifies what
ax.legend(['1st Rep', '2nd Rep', '3rd Rep', '4th Rep'])
  
# annotate command helps to write
# ON THE GRAPH any text xy denotes 
# the position on the graph
plt.annotate('Temperature V / s Days', xy = (1.01, -2.15))
  
# gives a title to the Graph
plt.title('All Features Discussed')
  
plt.show()

Python3

import matplotlib.pyplot as plt
  
  
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [0, 0.6, 0.2, 15, 10, 8, 16, 21]
c = [4, 2, 6, 8, 3, 20, 13, 15]
  
# use fig whenever u want the 
# output in a new window also 
# specify the window size you
# want ans to be displayed
fig = plt.figure(figsize =(10, 10))
  
# creating multiple plots in a 
# single plot
sub1 = plt.subplot(2, 2, 1)
sub2 = plt.subplot(2, 2, 2)
sub3 = plt.subplot(2, 2, 3)
sub4 = plt.subplot(2, 2, 4)
  
sub1.plot(a, 'sb')
  
# sets how the display subplot 
# x axis values advances by 1
# within the specified range
sub1.set_xticks(list(range(0, 10, 1)))
sub1.set_title('1st Rep')
  
sub2.plot(b, 'or')
  
# sets how the display subplot x axis
# values advances by 2 within the
# specified range
sub2.set_xticks(list(range(0, 10, 2)))
sub2.set_title('2nd Rep')
  
# can directly pass a list in the plot
# function instead adding the reference
sub3.plot(list(range(0, 22, 3)), 'vg')
sub3.set_xticks(list(range(0, 10, 1)))
sub3.set_title('3rd Rep')
  
sub4.plot(c, 'Dm')
  
# similarly we can set the ticks for 
# the y-axis range(start(inclusive),
# end(exclusive), step)
sub4.set_yticks(list(range(0, 24, 2)))
sub4.set_title('4th Rep')
  
# without writing plt.show() no plot
# will be visible
plt.show()

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por parshavnahta97 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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