Как сделать несколько графиков matplotlib

Обновлено: 08.07.2024

но я получаю отдельные фигуры с одним сюжетом один за другим. Кто-нибудь может помочь мне понять, что не так с моим кодом? Почему я не могу создать несколько линий? Большое спасибо!

это очень просто сделать:

вы можете продолжать добавлять plt.plot столько раз, сколько вам нравится. Что касается line type , вам нужно сначала указать цвет. Так что для blue это b . И для нормальной линии это - . Примером может служить:

поскольку у меня нет достаточно высокой репутации, чтобы комментировать, я отвечу на вопрос Ляна 20 февраля в 10:01 как ответ на первоначальный вопрос.

для того, чтобы показать метки строк, вам нужно добавить plt.легенда к вашему коду. чтобы построить на предыдущем примере выше, который также включает заголовок, ylabel и xlabel:

редактировать: Я только что понял, прочитав ваш вопрос снова, что я не ответил на ваш вопрос. Вы хотите ввести несколько строк на одном участке. Однако я оставлю это, потому что это служило мне очень хорошо несколько раз. Я надеюсь, что вы найдете полезным, когда-нибудь

Я нашел это некоторое время назад при изучении python

вы также можете сделать разные размеры на одной фигуре, используйте ломтики в этом случае:

OP утверждает, что каждый элемент участка перезаписывает предыдущий, а не объединяется в один участок. Это может произойти даже с одним из многих предложений, сделанных другими ответами. Если вы выберете несколько строк и запустите их вместе, скажите:

элементы графика обычно отображаются вместе, один слой поверх другого. но если вы выполняете код строка за строкой, каждый участок будет перезаписывать предыдущий.

этот возможно, это то, что случилось с операцией. Это просто случилось со мной: я установил новую привязку ключа для выполнения кода одним нажатием клавиши (on spyder ), но моя привязка ключа выполняла только текущую строку. Решение состояло в том, чтобы выбрать строки целыми блоками или запустить весь файл.

Библиотека matplotlib содержит большой набор инструментов для двумерной графики. Она проста в использовании и позволяет получать графики высокого качества. В этом разделе мы рассмотрим наиболее распространенные типы диаграмм и различные настройки их отображения.

Модуль matplotlib.pyplot предоставляет процедурный интерфейс к (объектно-ориентированной) библиотеке matplotlib, который во многом копирует инструменты пакета MATLAB. Инструменты модуля pyplot де-факто являются стандартным способом работы с библиотекой matplotlib , поэтому мы органичимся рассмотрением этого пакета.

Двумерные графики

pyplot.plot

Нарисовать графики функций sin и cos с matplotlib.pyplot можно следующим образом:

В результате получаем

Мы использовали функцию plot, которой передали два параметра — списки значений по горизонтальной и вертикальной осям. При последовательных вызовах функции plot графики строятся в одних осях, при этом происходит автоматическое переключение цвета.

функции plot позволяет задавать тип маркера, тип линии и цвет. Приведем несколько примеров:

Из последнего примера видно, что если в функцию plot передать только один список y , то он будет использован для значений по вертикальной оси. В качестве значений по горизонтальной оси будет использован range(len(y)) .

Более тонкую настройку параметров можно выполнить, передавая различные именованные аргументы, например:

marker : str — тип маркера
markersize : float — размер маркера
linestyle : str — тип линии
linewidth : float — толщина линии
color : str — цвет

Полный список доступных параметров можно найти в документации.

pyplot.errorbar

Результаты измерений в физике чаще всего представлены в виде величин с ошибками. Функция plt.errorbar позволяет отображать такие данные:

Ошибки можно задавать и для значений по горизонтальной оси:

Ошибки измерений могут быть асимметричными. Для их отображения в качестве параметра yerr (или xerr ) необходимо передать кортеж из двух списков:

Функция pyplot.errorbar поддерживает настройку отображения графика с помощью параметра fmt и всех именованных параметров, которые доступны в функции pyplot . Кроме того, здесь появляются параметры для настройки отображения линий ошибок ("усов"):

ecolor : str — цвет линий ошибок
elinewidth : float — ширина линий ошибок
capsize : float — длина "колпачков" на концах линий ошибок
capthick : float — толщина "колпачков" на концах линий ошибок

и некоторые другие. Изменим параметры отрисовки данных из предыдущего примера:

Настройки отображения

Наши графики все еще выглядят довольно наивно. В этой части мы рассмотрим различные настройки, которые позволят достичь качества оформления диаграмм, соответствующего, например, публикациям в рецензируемых журналах.

Диапазон значений осей

Задавать диапазон значений осей в matplotlib можно несколькими способами. Например, так:

Размер шрифта

Размер и другие свойства шрифта, который используется в matplotlib по умолчанию, можно изменить с помощью объекта matplotlib.rcParams :

Объект matplotlib.rcParams хранит множество настроек, изменяя которые, можно управлять поведением по умолчанию. Смотрите подробнее в документации.

Подписи осей

Подписи к осям задаются следующим образом:

В подписях к осям (и вообще в любом тексте в matplotlib) можно использовать инструменты текстовой разметки TeX, позволяющие отрисовывать различные математические выражения. TeX-выражения должны быть внутри пары символов $ , кроме того, их следует помещать в r-строки, чтобы избежать неправильной обработки.

Заголовок

Функция pyplot.title задает заголовок диаграммы. Применим наши новые знания:

В этом примере мы использовали функцию pyplot.tight_layout, которая автоматически подбирает параметры отображения так, чтобы различные элементы не пересекались.

Легенда

При построении нескольких графиков в одних осях полезно добавлять легенду — пояснения к каждой линии. Следующий пример показывает, как это делается с помощью аргументов label и функции pyplot.legend :

Функция pyplot.legend старается расположить легенду так, чтобы она не пересекала графики. Аргумент loc позволяет задать расположение легенды вручную. В большинстве случаев расположение по умолчанию получается удачным. Детали и описание других аргументов смотрите в документации.

Сетка

Сетка во многих случаях облегчает анализ графиков. Включить отображение сетки можно с помощью функции pyplot.grid . Аргумент axis этой функции имеет три возможных значения: x , y и both и определяет оси, вдоль которых будут проведены линии сетки. Управлять свойствами линии сетки можно с помощью именованных аргументов, которые мы рассматривали выше при обсуждении функции pyplot.plot .

В matplotlib поддерживается два типа сеток: основная и дополнительная. Выбор типа сетки выполняется с помощью аргумента which , который может принимать три значения: major , minor и both . По умолчанию используется основная сетка.

Линии сетки привязаны к отметкам на осях. Чтобы работать с дополнительной сеткой необходимо сначала включить вспомогательные отметки на осях (которые по умолчанию отключены и к которым привязаны линии дополнительной сетки) с помощью функции pyplot.minorticks_on . Приведем пример:

Логарифмический масштаб

Функции pyplot.semilogy и pyplot.semilogx выполняют переключение между линейным и логарифмическим масштабами осей. В некоторых случаях логарифмический масштаб позволяет отобразить особенности зависимостей, которые не видны в линейном масштабе. Вот так выглядят графики экспоненциальных функций в линейном масштабе:

делает график гораздо более информативным:

Теперь мы видим поведение функций во всем динамическом диапазоне, занимающем 12 порядков.

Произвольные отметки на осях

Вернемся к первому примеру, в котором мы строили графики синуса и косинуса. Сделаем так, чтобы на горизонтальной оси отметки соответствовали различным долям числа pi и имели соответствующие подписи:

Метки на горизонтальной оси были заданы с помощью функции pyplot.xticks :

Модуль pyplot.ticker содержит более продвинутые инструменты для управления отметками на осях. Подробности смотрите в документации.

Размер изображения

До сих пор мы строили графики в одном окне, размер которого был задан по умолчанию. За кадром matplotlib создавал объект типа Figure, который определяет размер окна и содержит все остальные элементы. Кроме того, автоматически создавался объект типа Axis. Подробнее работа с этими объектами будет рассмотрена ниже. Сейчас же мы рассмотрим функцию pyplot.figure , которая позволяет создавать новые объекты типа Figure и переключаться между уже созданными объектами.

Функция pyplot.figure может принимать множество аргументов. Вот основные:

num : int или str — уникальный идентификатор объекта типа. Если задан новый идентификатор, то создается новый объект и он становится активным. В случае, если передан идентификатор уже существующего объекта, то этот объект возвращается и становится активным
/media//media/figsize : (float, float) — размер изображения в дюймах
dpi : float — разрешение в количестве точек на дюйм

Описание других параметров функции pyplot.figure можно найти в документации. Используем эту функцию и функцию pyplot.axis чтобы улучшить наш пример с построением степенных функций:

Мы добавили две строки по сравнению с прошлой версией:

Функция pyplot.axis позволяет задавать некоторые свойства осей. Ее вызов с параметром 'equal' делает одинаковыми масштабы вертикальной и горизонтальной осей, что кажется хорошей идеей в этом примере. Функция pyplot.axis возвращает кортеж из четырех значений xmin, xmax, ymin, ymax , соответствующих границам диапазонов значений осей.

Некоторые другие способы использования функции pyplot.axis :

Кортеж из четырех float задаст новые границы диапазонов значений осей
Строка 'off' выключит отображение линий и меток осей

Гистограммы

Обратимся теперь к другим типам диаграмм. Функция pyplot.hist строит гистограмму по набору значений:

Аргумент bins задает количество бинов гистограммы. По умолчанию используется значение 10. Если вместо целого числа в аргумент bins передать кортеж значений, то они будут использованы для задания границ бинов. Таким образом можно построить гистограмму с произвольным разбиением.

Некоторые другие аргументы функции pyplot.hist :

range : (float, float) — диапазон значений, в котором строится гистограмма. Значения за пределами заданного диапазона игнорируются.
density : bool . При значении True будет построена гистограмма, соответствующая плотности вероятности, так что площадь гистограммы будет равна единице.
weights : список float значений того же размера, что и набор данных. Определяет вес каждого значения при построении гистограммы.
histtype : str . может принимать значения . Определяет тип отрисовки гистограммы.

В качестве первого аргумента можно передать кортеж наборов значений. Для каждого из них будет построена гистограмма. Аргумент stacked со значением True позволяет строить сумму гистограмм для кортежа наборов. Покажем несколько примеров:

В физике гистограммы часто представляют в виде набора значений с ошибками, предполагая при этом, что количество событий в каждом бине является случайной величиной, подчиняющейся биномиальному распределению. В пределе больших значений флуктуации количества событий в бине могут быть описаны распределением Пуассона, так что характерная величина флуктуации определяется корнем из числа событий. Библиотека matplotlib не имеет инструмента для такого представления данных, однако его легко получить с помощью комбинации numpy.histogram и pyplot.errorbar :

Диаграммы рассеяния

Распределение событий по двум измерениям удобно визуализировать с помощью диаграммы рассеяния:

Каждой паре значений в наборе данных соответствует одна точка на диаграмме. Несмотря на свою простоту, диаграмма рассеяния позволяет во многих случаях наглядно представлять двумерные данные. Функция pyplot.scatter позволяет визуализировать и данные более высокой размерности: размер и цвет маркера могут быть заданы для каждой точки отдельно:

Цветовую палитру можно задать с помощью аргумента cmap . Подробности и описание других аргументов функции pyplot.scatter можно найти в документации.

Контурные диаграммы

Контурные диаграммы позволяют визуализировать функции двух переменных:

Аргумент levels задает количество контуров. По умолчанию контуры отрисовываются равномерно между максимальным и минимальным значениями. В аргумент levels также можно передать список уровней, на которых следует провести контуры.

Обратите внимание на использование функций numpy.meshgrid и numpy.dstack в этом примере.

Контурную диаграмму можно дополнить цветовой полосой colorbar , вызвав функцию pyplot.colorbar :

Более подробное описание функций plt.contour и plt.contourf смотрите в документации.

Расположение нескольких осей в одном окне

В одном окне (объекте Figure ) можно разместить несколько осей (объектов axis.Axis ). Функция pyplot.subplots создает объект Figure , содержащий регулярную сетку объектов axis.Axis :

Количество строк и столбцов, по которым располагаются различные оси, задаются с помощью параметров nrows и ncols , соответственно. Функция pyplot.subplots возвращает объект Figure и двумерный список осей axis.Axis . Обратите внимание на то, что вместо вызовов функций модуля pyplot в этом примере использовались вызовы методов классов Figure и axis.Axis .

В последнем примере горизонтальная ось во всех графиках имеет один и тот же диапазон. Аргумент sharex функции pyplot.subplots позволяет убрать дублирование отрисовки осей в таких случаях:

Существует аналогичный параметр sharey для вертикальной оси.

Более гибкие возможности регулярного расположения осей предоставляет функция pyplot.subplot. Мы не будем рассматривать эту функцию и ограничимся лишь ее упоминанием.

Функция pyplot.axes позволяет добавлять новые оси в текущем окне в произвольном месте:

В этом примере была использована функция pyplot.savefig , сохраняющая содержимое текущего окна в файл в векторном или растровом формате. Формат задается с помощью аргумента format или автоматически определяется из имени файла (как в примере выше). Набор доступных форматов зависит от окружения, однако в большинстве случаев можно использовать такие форматы как png , jpeg , pdf , svg и eps .

Резюме

Предметом изучения в этом разделе был модуль pyplot библиотеки matplotlib , содержащий инструменты для построения различных диаграмм. Были рассмотрены:

функции для построения диаграмм pyplot.plot , pyplot.errorbar . pyplot.hist , pyplot.scatter , pyplot.contour и pyplot.contourf ;
средства настройки свойств линий и маркеров;
средства настройки координатных осей: подписи, размер шрифта, координатная сетка, произвольные метки др.;
инструмены для расположения нескольких координатных осей в одном окне.

Рассмотренные инструменты далеко не исчерпывают возможности библиотеки matplotlib , однако их должно быть достаточно в большинстве случаев для визуализации данных. Мы рекомендуем заинтересованному читалелю изучить список источников, в которых можно найти много дополнительной информации.

Фундаментальная задача программирования — вычисление математических и, в частности, алгебраических функций. Казалось бы, что проще? Однако, запись выражения на языке математики не принимается напрямую языком программирования. Выражение нужно написать в виде, который будет понятен тому или иному языку программирования.

Например, y = x², должно быть записано как y = x*x или y = x**2 .

Упражнение №1

Запишите выражение, заданное формулой, в виде, подходящем для языка Python.

и найдите его значения в точках 1, 10, 1000.

Для вычисления математических функций мы не будем использовать стандартную библиотеку math. Т.к. она не работает с векторами. В нашем случае разумней обратить внимание на библиотеку numpy. Данная библиотека обеспечивает удобную работу с векторам.

Т.е., если у нас есть вектор x=[1, 2, 3, 4] и мы вызовим numpy.log(x), то логарифм будет взят от каждого элемента списка и возвращен будет список значений.

Аналогичная функция в модуля math ожидает число, т.е. нельзя сделать math.log(x), нужно делать math.log(x[0]) и т.д.

Традиционно библиотека numpy подключается командой:

Данный вызов сообщает, что подключить numpy под псевдонимом np. Это делается, чтобы не писать каждый раз:

Такой код, с более коротким именем библиотеки, элементарно, проще читать.

Основные математические функции и константы функии, которые нам понадобятся из numpy:

Функция библиотеки math	Математическая функция
np.pi	Число pi
np.e	Число e
np.cos	Косинус
np.sin	Синус
np.tan	Тангенс
np.acos	Арккосинус
np.asin	Арксинус
np.atan	Арктангенс
np.exp	Экспонента
np.log	Логарифм

Функция log вычисляет натуральный логарифм. Чтобы вычислить логарифм по другому основанию, нужно воспользоваться формулой перехода. Например, если мы хотим получить логарифм x по основанию 2, нужно написать:

Построение графиков

matplotlib - набор дополнительных модулей (библиотек) языка Python. Предоставляет средства для построения самых разнообразных 2D графиков и диаграмм данных. Отличается простотой использования — для построения весьма сложных и красочно оформленных диаграмм достаточно нескольких строк кода. При этом качество получаемых изображений более чем достаточно для их публикования. Также позволяет сохранять результаты в различных форматах, например Postscript, и, соответственно, вставлять изображения в документы TeX. Предоставляет API для встраивания своих графических объектов в приложения пользователя.

Пример построения графика функции:

На одном рисунке можно построить несколько графиков функций:

Также довольно просто на график добавить служебную информацию и отобразить сетку:

Или используя legend() , где можно указать место расположения подписей к кривым на графике в параметре loc . Подписи могут быть явно переданы legend((line1, line2, line3), ('label1', 'label2', 'label3')) или могут быть переданы в аргумет label , как в примере ниже. Чтобы сохранить график нужно воспользоваться savefig(figure_name) , где figure_name явлется строкой назания файла с указанием расширения. Для текстовых полей можно изменять шрифт ( fontsize ), для большей читаемости графика, а его размер указывается с помощью figure(figsize=(10, 5)) .

Текстовые поля в matplotlib могут содержать разметку LaTeX, заключенную в знаки $. Буква r перед кавычками говорит python, что символ "\" следует оставить как есть и не интерпретировать как начало спецсимвола (например, перевода строки - "\n").

Работа с matplotlib основана на использовании графических окон и осей (оси позволяют задать некоторую графическую область). Все построения применяются к текущим осям. Это позволяет изображать несколько графиков в одном графическом окне. По умолчанию создаётся одно графическое окно figure(1) и одна графическая область subplot(111) в этом окне. Команда subplot позволяет разбить графическое окно на несколько областей. Она имеет три параметра: nr , nc , np . Параметры nr и nc определяют количество строк и столбцов на которые разбивается графическая область, параметр np определяет номер текущей области ( np принимает значения от 1 до nr*nc ). Если nr*nc , то передавать параметры nr , nc , np можно без использования запятой. Например, допустимы формы subplot(2,2,1) и subplot(221).

График может быть построен в полярной системе координат, для этого при создании subplot необходимо указать параметр polar=True :

Или может быть задан в параметрической форме (для этого не требуется никаких дополнительных действий, поскольку два массива, которые передаются в функцию plot воспринимаются просто как списки координат точек, из которых состоит график):

График функции двух переменных может быть построен, например, так:

plot() — универсальная команда и в неё можно передавать произвольное количество аргументов. Например, для того, чтобы отобразить y в зависимости от x , можно выполнить команду:

Каждую последовательность можно отобразить своим типом точек:

Также в matplotlib существует возможность строить круговые диаграммы:

И аналогичным образом столбчатые диаграммы:

Цветовые карты используются, если нужно указать в какие цвета должны окрашиваться участки трёхмерной поверхности в зависимости от значения Z в этой области. Цветовую карту можно задать самому, а можно воспользоваться готовой. Рассмотрим использование цветовой карты на примере графика функции z(x,y)=sin(x)*sin(y)/(x*y) .

Альтернативой к использованию mpl_toolkits.mplot3d является библиотека plotly , которая позволяет интерактивно взаимодействовать с графиком, поворачивая его или увеличивая некоторую область в пространсте.

Функция eval()

В Python есть встроенная функция eval() , которая выполняет строку с кодом и возвращает результат выполнения:

Это очень мощная, но и очень опасная инструкция, особенно если строки, которые вы передаёте в eval , получены не из доверенного источника. Если строкой, которую мы решим скормить eval() , окажется "os.system('rm -rf /')" , то интерпретатор честно запустит процесс удаления всех данных с компьютера.

Упражнение №2

Постройте график функции

и по графику найдите найдите корни уравнения y(x) = 0. (Не нужно применять численных методов — просто приблизьте график к корням функции настолько, чтобы было удобно их найти.)

Упражнение №3

Постройте график функции

Упражнение №4

Отображение погрешностей

С помощью метода plt.errorbar можно рисовать точки с погрешностями измерений, как для лабораторных работ. Погрешности по осям абсцисс и ординат задаются в параметрах (соответственно) xerr и yerr .

Альтернативой для plt.errorbar может слудить plt.fill_between , который заполняет область графика между кривыми, чтобы регулировать прозрачность используется аргумент alpha . Это число из отрезка [0, 1], на которое домножоается интенсивность цвета заполнения между кривыми.

В уже использованном модуле numpy есть метод polyfit, позволяющий приближать данные методом наименьших квадратов. Он возвращает погрешности и коэффициенты полученного многочлена.

Многочлен задается формулой p(x) = p[0] * x**deg + . + p[deg]

Для того, чтобы не выписывать каждый раз руками эту формулу для разных степеней, есть функция poly1d , которая возвращает функцию полинома, описанного точками p. Возвращенная функция может принимать на вход не только число, но и список значений, в таком случае, будет вычислено значение функции в каждой точке списка и возвращен список результатов.

Упражнение №5

Приблизить данные из приведённого примера с погрешностями или свои собственные (из лабораторного практикума по общей физике) многочленами первой и второй степени. Начертить точки с погрешностями и полученные аппроксимационные кривые на одном графике.

Упражнение №6 *

Постройте график функции Вейерштрасса

Сайт построен с использованием Pelican. За основу оформления взята тема от Smashing Magazine. Исходные тексты программ, приведённые на этом сайте, распространяются под лицензией GPLv3, все остальные материалы сайта распространяются под лицензией CC-BY.

Построение графиков с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.

Получим график синусоиды в python в отдельном окне

Отображение нескольких графиков на одном рисунке в Python

В одной области в python можно отобразить графики нескольких функций. Добавим aeyrwb. y=x и нарисуем ее совместно с синусоидой.
Для этого введем еще одну функцию с помощью lambda
y1=lambda x: x
Построим график этой функции
plt.plot(x,y1(x))
В итоге программа в Python для построения графиков двух функций в одном окне

Трехмерные поверхности в Python

Получим график трехмерной поверхности в цветовой гамме в специальном окне

Изменим параметры построения трехмерной поверхности, уменьшим размер сетик, сделаем поверхность более плавной и точной для этого уменьшаем параметры и сменим цветовую гамму на viridis

rstride = 2,
cstride = 2,
cmap = cm.viridis)

Получим график трехмерной поверхности в Python более точный и в другой цветовой гамме

Читайте также: