Matplotlib PyCharm

1. Instalar Matplotlib en PyCharm
2. Instalar manualmente Matplotlib en PyCharm
3. Tipos de parcelas con Matplotlib
4. Conclusión

Matplotlib es un módulo de secuencia de comandos de Python que se utiliza para hacer gráficos y diagramas en 2D. Con funciones para controlar estilos de línea, atributos de fuente, ejes de formato y otras funciones.

Ofrece varios gráficos y diagramas, incluidos gráficos de errores, gráficos de barras, espectros de potencia e histogramas.

Matplotlib es un paquete de visualización de datos multiplataforma creado para manejar la pila SciPy más grande y se basa en matrices NumPy. Una de las mayores ventajas de la visualización es que nos brinda acceso visual a grandes volúmenes de datos en formas que son fáciles de entender.

Instalar Matplotlib en PyCharm

Para instalar el módulo Matplotlib en PyCharm IDE, ejecute el siguiente código en la terminal del IDE.

C:\Users\Your Name>pip install matplotlib

Luego importe el módulo Matplotlib a su programa en PyCharm IDE usando la palabra clave importar.

import matplotlib

Instalar manualmente Matplotlib en PyCharm

Para instalar manualmente la famosa biblioteca de visualización de datos matplotlib en su PyCharm IDE, siga los siguientes pasos.

Tipos de parcelas con Matplotlib

Como mencionamos anteriormente, puede hacer muchos diagramas y gráficos diferentes con la ayuda de la biblioteca Matplotlib. Entonces, aquí vamos a discutir algunos de ellos.

Gráfico de líneas con Matplotlib

Como su nombre lo describe, el diagrama de líneas forma una línea recta en los ejes x e y. Debe insertar los parámetros en forma de matriz que creará una línea 2D recta.

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([2, 6])
ypoints = np.array([5, 12])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

Producción:

Marcador Matplotlib

Un método único de gestión de marcadores en gráficos Matplotlib se denomina marcador Matplotlib. Los gráficos se pueden personalizar utilizando funciones de marcador porque vienen con varios marcadores y otros iconos indicadores.

Los siguientes son algunos de los marcadores más utilizados.

Entendamos todo esto con la ayuda de ejemplos.

para marcador de puntos

Para formar esto, usamos . aquí está el código:

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([5, 13, 21, 25])

# for point marker

plt.plot(ypoints, marker=".")
plt.show()

Producción:

para marcador circular

Utilice el siguiente código para hacer un marcador o (círculo):

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([4, 9, 19, 26])

# for circle
plt.plot(ypoints, marker="o")
plt.show()

Producción:

Cuadrícula Matplotlib

La cuadrícula dentro del gráfico se puede mostrar u ocultar utilizando la función grid() del objeto de ejes.

El siguiente es el código para la grilla Matplotlib:

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105])
y = np.array([140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230])

plt.plot(x, y)

plt.grid()

plt.show()

Producción:

Barra Matplotlib

Para mostrar el progreso de los valores de diferentes categorías, puede utilizar la función bar().

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Maths", "Physics", "Chemistry", "Biology"])
y = np.array([80, 84, 75, 90])

plt.bar(x, y)
plt.show()

Producción:

Histograma Matplotlib

El gráfico de histograma explica la distribución de frecuencias en un intervalo dado.

import sys
import matplotlib

# %matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.normal(140, 30, 270)

plt.hist(x)
plt.show()

Producción:

Conclusión

Matplotlib crea un gráfico 2D para visualizar la información insertada. En este artículo, tratamos de cubrir todos los gráficos principales que se pueden trazar con la ayuda del módulo Matplotlib.

La compatibilidad de Matplotlib con una amplia gama de sistemas operativos y backends gráficos es una de sus principales ventajas. Puede confiar en que Matplotlib funcione sin importar el sistema operativo que use o el formato de salida que prefiera.