FUNCIÓN MATPLOTLIB.PYPLOT.PLOT() EN PYTHON

Matplotlib es una poderosa biblioteca de Python que sirve como una extensión numérica y matemática para la biblioteca NumPy. Uno de sus componentes clave es Trazado de datos , que ofrece una interfaz basada en estado para el módulo Matplotlib, presentando a los usuarios un entorno familiar similar a MATLAB. A través de la función Matplotlib.pyplot.plot() en Python, los usuarios pueden crear fácilmente una variedad de gráficos, incluidos gráficos de líneas, gráficos de contorno, histogramas, gráficos de dispersión, gráficos 3D y más. Esta versatilidad hace de Matplotlib una herramienta invaluable para la visualización y análisis de datos en el Pitón lenguaje de programación.

¿Qué es la función Matplotlib.pyplot.plot()?

El matplotlib.pyplot.plot()> La función es un componente fundamental de la biblioteca Matplotlib, específicamente dentro del módulo Pyplot. Sirve para generar un gráfico de agrupamiento hexagonal 2D basado en los puntos de datos dados representados por las variables xey. Conecta puntos de datos con líneas, lo que permite personalizar la apariencia del gráfico a través de parámetros como estilos de línea y marcadores. Esta función versátil se utiliza ampliamente para la visualización de datos en diversos dominios.

Sintaxis: matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, datos=Ninguno, **kwargs)
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Parámetros:

x, y: Estos parámetros representan las coordenadas horizontales y verticales de los puntos de datos. Los valores de 'x' son opcionales, lo que permite flexibilidad en el proceso de trazado.

fmt: Este es un parámetro opcional que contiene un valor de cadena. Se utiliza para especificar el formato del trazado, definiendo el estilo de línea, el marcador y el color.

datos: Un parámetro opcional, 'datos', se refiere a un objeto con datos etiquetados. Proporciona una forma cómoda de pasar datos directamente, mejorando la legibilidad y la facilidad de uso.

Devoluciones: Elplot()>La función devuelve una lista de objetos Line2D, cada uno de los cuales representa un segmento de los datos trazados. Estos objetos Line2D encapsulan las características y atributos de las líneas trazadas, lo que permite una mayor personalización y análisis.

Hay varias formas de crear un gráfico utilizando la función Matplotlib.pyplot.plot() en Python. Hay algunos ejemplos que ilustran el matplotlib.pyplot.plot() funcionar en matplotlib.pyplot:

Trazado de líneas básicas
Trazado de múltiples líneas
Diagrama de dispersión con múltiples marcadores
Gráfico de dos curvas

Gráficos de líneas en Matplotlib

Al importar Trama de Matplotlib() Creamos un diagrama de líneas con datos [1, 2, 3]. La función title() establece el título del gráfico, draw() actualiza el gráfico y show() lo muestra, proporcionando una ilustración básica de Matplotlib para la visualización de datos en Python.

Python3

import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Plotting a simple line graph> plt.plot([>1>,>2>,>3>])> # Setting the title> plt.title(>'Matplotlib Line Plot Example'>)> # Updating and displaying the plot> plt.draw()> plt.show()>

Producción:

Trazado de líneas básicas

Varias líneas usando Matplotlib

Al importar Matplotlib para trazar funciones seno y coseno en la misma gráfica. Genera datos, establece estilos para cada función, agrega etiquetas y un título, muestra una leyenda y luego muestra el gráfico, que ilustra las curvas seno y coseno.

Python3

tutorial de chispa

en una cadena java

import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate data> x>=> np.linspace(>0>,>2>*>np.pi,>100>)> y1, y2>=> np.sin(x), np.cos(x)> # Plotting multiple lines on a single plot> plt.plot(x, y1, label>=>'Sin(x)'>, color>=>'b'>)> plt.plot(x, y2, label>=>'Cos(x)'>, color>=>'r'>, linestyle>=>'--'>)> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Multiple Lines Plot'>)> # Displaying the legend and the plot> plt.legend()> plt.show()>

Producción

Trazado de múltiples líneas

Marcadores en Matplotlib

Al importar Matplotlib Generamos un diagrama de dispersión personalizado con 50 puntos de datos aleatorios, con marcadores circulares rojos. Incluye etiquetas de eje, un título ('Ejemplo de diagrama de dispersión') y una leyenda. El show()> La función muestra el gráfico y demuestra un ejemplo básico de visualización de datos con Matplotlib en Python.

Python3

import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> # Generate random data> np.random.seed(>42>)> x>=> np.random.rand(>50>)> y>=> np.random.rand(>50>)> # Plotting a scatter plot with custom markers> plt.plot(x, y, marker>=>'o'>, linestyle>=>'>', markersize=8, color='>r>', label='>Scatter Plot')> # Adding labels and title> plt.xlabel(>'X-axis'>)> plt.ylabel(>'Y-axis'>)> plt.title(>'Scatter Plot Example'>)> # Displaying the legend> plt.legend()> # Display the plot> plt.show()>

CSS flotante

Producción:

Diagrama de dispersión con múltiples marcadores

Trazar múltiples curvas

Al importar Matplotlib creamos un diagrama de líneas con dos curvas: una curva azul ( y = x^ 2) y una curva naranja (y=1− x^ 3). Los datos se generan aleatoriamente, se clasifican para obtener curvas suaves y se trazan con elplot()>función. El gráfico está limitado al rango [0, 1] en ambos ejes y muestra una representación visual de funciones matemáticas.

Python3

algoritmo rr

# Implementation of matplotlib function> > import> matplotlib.pyplot as plt> import> numpy as np> > # Fixing random state for reproducibility> np.random.seed(>19680801>)> > # create random data> xdata>=> np.random.random([>2>,>10>])> > # split the data into two parts> xdata1>=> xdata[>0>, :]> xdata2>=> xdata[>1>, :]> > # sort the data so it makes clean curves> xdata1.sort()> xdata2.sort()> > # create some y data points> ydata1>=> xdata1>*>*> 2> ydata2>=> 1> -> xdata2>*>*> 3> > # plot the data> plt.plot(xdata1, ydata1, color>=>'tab:blue'>)> plt.plot(xdata2, ydata2, color>=>'tab:orange'>)> > > # set the limits> plt.xlim([>0>,>1>])> plt.ylim([>0>,>1>])> plt.title(>'matplotlib.pyplot.plot() example 2'>)> > # display the plot> plt.show()>

Producción

Gráfico de dos curvas

Conclusión

En conclusión, el matplotlib.pyplot.plot()> La función en Python es una herramienta fundamental para crear una variedad de gráficos 2D, incluidos gráficos de líneas, gráficos de dispersión y más. Su versatilidad permite a los usuarios personalizar gráficos especificando puntos de datos, estilos de línea, marcadores y colores. Con parámetros opcionales como 'fmt' y 'data', la función proporciona flexibilidad en el formato del trazado y el manejo de datos. Además, los objetos Line2D devueltos permiten una mayor manipulación y análisis de los datos trazados. En general, Matplotlibplot()>La función es un componente clave en el ámbito de la visualización de datos y ofrece una interfaz fácil de usar para crear gráficos interesantes y visualmente atractivos en Python.