Matplotlib: способы установки и настройка рабочего окружения

Примеры кода с matplotlib после установки

После успешной установки можно создавать разнообразные графики. Ниже приведены примеры, демонстрирующие базовые и расширенные возможности.

Базовый линейный график

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Простой график')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Результат: окно с синусоидой, заголовком, подписями осей и сеткой.

Несколько подграфиков (subplots)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6))

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
axes[0,0].plot(x, np.sin(x))
axes[0,0].set_title('sin')
axes[0,1].plot(x, np.cos(x), 'r')
axes[0,1].set_title('cos')
axes[1,0].plot(x, np.tan(x))
axes[1,0].set_ylim(-3, 3)
axes[1,0].set_title('tan')
axes[1,1].plot(x, x**2, 'g')
axes[1,1].set_title('квадрат')

plt.tight_layout()
plt.show()

Результат: 4 графика в одном окне, каждый со своим заголовком.

Использование стилей

plt.style.use('ggplot')

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [23, 45, 56, 78]

plt.bar(categories, values)
plt.title('Стиль ggplot')
plt.show()

Результат: столбчатая диаграмма с серым фоном, белыми линиями сетки и красочными столбцами.

Работа с pandas DataFrame

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': [1,2,3,4,5], 'y': [2,3,5,7,11], 'z': [1,0,3,2,4]})
df.plot(x='x', y=['y', 'z'], kind='line', marker='o')
plt.title('График из pandas')
plt.show()

Результат: два линейных графика на одном рисунке, с точками на каждом значении.

Сохранение графика в файл

x = [0, 1, 2, 3]
y = [0, 1, 4, 9]
plt.plot(x, y)
plt.savefig('my_plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
print('График сохранён как my_plot.png')

Результат: в рабочем каталоге появляется PNG-файл с разрешением 300 DPI.

Простая анимация (FuncAnimation)

import matplotlib.animation as animation

fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def update(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame/10))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)
plt.show()
# Для сохранения анимации: ani.save('sin_animation.gif', writer='pillow')

Результат: окно с анимированным синусоидальным сигналом, перемещающимся влево.

Необычное использование: вложенный макет GridSpec

import matplotlib.gridspec as gridspec

fig = plt.figure(figsize=(8, 5))
gs = gridspec.GridSpec(2, 2, width_ratios=[1, 2], height_ratios=[1, 2])

ax1 = fig.add_subplot(gs[0, 0])
ax1.plot([0,1], [0,1])
ax1.set_title('Маленький')

ax2 = fig.add_subplot(gs[1, 0])
ax2.bar(['a','b'], [3,7])

ax3 = fig.add_subplot(gs[:, 1])  # объединение строк
ax3.scatter(np.random.rand(50), np.random.rand(50))
ax3.set_title('Большой справа')

plt.tight_layout()
plt.show()

Результат: нестандартное расположение трёх графиков с разными пропорциями.