Пример 3. Несколько графиков на одном поле.

Для проверки того, что все у вас установилось правильно, запустите интерпретатор Python и введите в нем следующее:

>>> import matplotlib

И нажмите на Enter.

Надо тогда повторить установку (проверьте подключение к Интернет).

Примечание: Если у вас установлены две версии программы Python, например Python 3.7.0 и Python 3.8.1, то установка библиотеки данных Matplotlib произойдет в программе Python выше версии.

  2.Быстрый старт

Для того, чтобы появилось интуитивное понимание принципов работы с этим инструментом Matplotlib, рассмотрим несколько примеров, изучив которые вы уже сможете использовать библиотеку для решения своих задач.

Пример 1. Построим линейный график, для отдельного Python файла будет выглядеть так:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])

plt.show()

В результате получите график в отдельном окне.

Задача раздела “Быстрый старт” – это построить разные типы графиков, настроить их внешний вид и освоиться в работе с этим инструментом.

Пример 2. Построим простую линейную зависимость, дадим графику название, подпишем оси и отобразим сетку. Код программы:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Независимая (x) и зависимая (y) переменные

x = np.linspace(0, 4.*np.pi, 33)

y = np.sin(x)

# Построение графика

plt.title("Линейная зависимость y = x") # заголовок

plt.xlabel("x") # ось абсцисс

plt.ylabel("y") # ось ординат

plt.grid() # включение отображение сетки

plt.plot(x, y)

plt.show()

В результате получим следующий график:

]

Для задания величины x, обычно лучше использовать функцию linspace(), которая вместо шага в качестве одного из аргументов принимает число, равное количеству нужных элементов:

>>> np.linspace(0, 2, 9) # 9 чисел от 0 до 2 включительно

array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])

Пример 3. Несколько графиков на одном поле.

Построим несколько графиков на одном поле, для этого добавим квадратичную зависимость:

Код программы:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# Независимая (x) и зависимая (y) переменные

# Линейная зависимость

x = np.linspace(0, 10, 50)

y1 = x

# Квадратичная зависимость

y2 = [i**2 for i in x]

# Построение графика

plt.title("Зависимости: y1 = x, y2 = x^2") # заголовок

plt.xlabel("x") # ось абсцисс

plt.ylabel("y1, y2") # ось ординат

plt.grid() # включение отображение сетки

plt.plot(x, y1, x, y2) # построение графика

plt.show()

В результате получим следующий график:

В приведенном примере в функцию plot() последовательно передаются два массива для построения первого графика и два массива для построения второго, при этом, как вы можете заметить, для обоих графиков массив значений независимой переменной x один и то же.

Мы поможем в написании ваших работ!