Matplotlib'deki PyPlot'a mümkün olan en basit şekilde bir açıklama ekleme

TL; DR -> İnsan nasıl bir çizgi grafik için bir açıklama oluşturmak olabilir Matplotlib's PyPlotherhangi bir ekstra değişkenleri yaratmadan?

Lütfen aşağıdaki grafik komut dosyasını göz önünde bulundurun:

if __name__ == '__main__':
    PyPlot.plot(total_lengths, sort_times_bubble, 'b-',
                total_lengths, sort_times_ins, 'r-',
                total_lengths, sort_times_merge_r, 'g+',
                total_lengths, sort_times_merge_i, 'p-', )
    PyPlot.title("Combined Statistics")
    PyPlot.xlabel("Length of list (number)")
    PyPlot.ylabel("Time taken (seconds)")
    PyPlot.show()

Gördüğünüz gibi, bu bir çok temel kullanımıdır matplotlib's PyPlot. Bu ideal olarak aşağıdaki gibi bir grafik oluşturur:

Özel bir şey yok, biliyorum. Ancak, hangi verilerin nerede çizildiği belirsizdir (bazı sıralama algoritmalarının verilerini, alınan süreye karşı uzunluğu çizmeye çalışıyorum ve insanların hangi satırın hangisi olduğunu bildiğinden emin olmak istiyorum). Bu nedenle, bir efsaneye ihtiyacım var, ancak aşağıdaki örneğe ( resmi siteden ) bir göz atacağım :

ax = subplot(1,1,1)
p1, = ax.plot([1,2,3], label="line 1")
p2, = ax.plot([3,2,1], label="line 2")
p3, = ax.plot([2,3,1], label="line 3")

handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# reverse the order
ax.legend(handles[::-1], labels[::-1])

# or sort them by labels
import operator
hl = sorted(zip(handles, labels),
            key=operator.itemgetter(1))
handles2, labels2 = zip(*hl)

ax.legend(handles2, labels2)

Fazladan bir değişken oluşturmam gerektiğini göreceksiniz ax. Bu ekstra değişkeni yaratmak ve mevcut komut dosyamın sadeliğini korumak zorunda kalmadan grafiğime bir açıklama ekleyebilirim ?

Bir ekleme label=senin her birine plot()aramalar ve sonra diyoruz legend(loc='upper left').

Bu örneği düşünün (Python 3.8.0 ile test edilmiştir):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 20, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.plot(x, y1, "-b", label="sine")
plt.plot(x, y2, "-r", label="cosine")
plt.legend(loc="upper left")
plt.ylim(-1.5, 2.0)
plt.show()

Bu öğreticiden biraz değiştirilmiş: http://jakevdp.github.io/mpl_tutorial/tutorial_pages/tut1.html

İle Axes örneğine ( ax) erişebilirsiniz plt.gca(). Bu durumda,

plt.gca().legend()

Bunu, aramalarınızın label=her birinde anahtar kelimeyi kullanarak plt.plot()veya etiketlerinizi legendbu çalışma örneğinde olduğu gibi bir demet veya liste olarak atayarak yapabilirsiniz :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-0.75,1,100)
y0 = np.exp(2 + 3*x - 7*x**3)
y1 = 7-4*np.sin(4*x)
plt.plot(x,y0,x,y1)
plt.gca().legend(('y0','y1'))
plt.show()

Bunu bir kez daha eksenleri örneğine erişmek için gereken Ancak, ben değişkene kaydederek tavsiye edersiniz axile

ax = plt.gca()

ve sonra axyerine çağırıyor plt.gca().

İşte size yardımcı olacak bir örnek ...

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('ADR vs Rating (CS:GO)')
ax.scatter(x=data[:,0],y=data[:,1],label='Data')
plt.plot(data[:,0], m*data[:,0] + b,color='red',label='Our Fitting 
Line')
ax.set_xlabel('ADR')
ax.set_ylabel('Rating')
ax.legend(loc='best')
plt.show()

Bir efsane ile sinüs ve kosinüs eğrileri için basit bir arsa.

Kullanılmış matplotlib.pyplot

import math
import matplotlib.pyplot as plt
x=[]
for i in range(-314,314):
    x.append(i/100)
ysin=[math.sin(i) for i in x]
ycos=[math.cos(i) for i in x]
plt.plot(x,ysin,label='sin(x)')  #specify label for the corresponding curve
plt.plot(x,ycos,label='cos(x)')
plt.xticks([-3.14,-1.57,0,1.57,3.14],['-$\pi$','-$\pi$/2',0,'$\pi$/2','$\pi$'])
plt.legend()
plt.show()

Grafik çağrınızdaki her bir bağımsız değişkene, çizdiği diziye karşılık gelen etiketler ekleyin; label = "series 1"

Sonra Pyplot.legend()komut dosyanızın altına ekleyin ve gösterge bu etiketleri gösterecektir.

Özel bir gösterge belgeleri ekleyebilirsiniz

first = [1, 2, 4, 5, 4]
second = [3, 4, 2, 2, 3]
plt.plot(first,'g--', second, 'r--')
plt.legend(['First List','Second List'], loc='upper left')
plt.show()

    # Dependencies
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    #Set Axes
    # Set x axis to numerical value for month
    x_axis_data = np.arange(1,13,1)
    x_axis_data

    # Average weather temp
    points = [39, 42, 51, 62, 72, 82, 86, 84, 77, 65, 55, 44]

    # Plot the line
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.show()

    # Convert to Celsius C = (F-32) * 0.56
    points_C = [round((x-32) * 0.56,2) for x in points]
    points_C

    # Plot using Celsius
    plt.plot(x_axis_data, points_C)
    plt.show()

    # Plot both on the same chart
    plt.plot(x_axis_data, points)
    plt.plot(x_axis_data, points_C)

    #Line colors
    plt.plot(x_axis_data, points, "-b", label="F")
    plt.plot(x_axis_data, points_C, "-r", label="C")

    #locate legend
    plt.legend(loc="upper left")
    plt.show()