Dansk: Visualisering i Python - diagrammer, plots, grafer

Matplotlib.pyplot byder på .plot funktionen; med den kan man lave simple 2D linjeplots

# importer matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt

# indstil plot-størrelse
plt.figure(figsize = (20,5))

# opret et simpelt linjeplot
plt.plot([1,2,3,4],
        [1,4,6,8])

# tilføj tekst-label til x- og y-aksen
plt.xlabel("x-dimension")
plt.ylabel("y-dimension")

# tilføj en plot-overskrift (titel)
plt.title("Plot titel")

# vis det simple linjeplot
plt.show()

Modulet matplotlib kan også bruges til at oprette søjle-diagrammer. Pytplot omfatter .bar funktionen:

# indstil plot-størrelse
plt.figure(figsize = (20,5))

# opret søjle-diagram
plt.bar([1,2,3],[1,5,10])

# tilføj labels til søjler
plt.xticks([1,2,3],["A","B","C"])

# vis søjle-diagrammer
plt.show()

Med pyplot kan man også tilføje flere data-serier til et søjlediagram, samt tilføje en legende:

# indstil plot-sørrelse
plt.figure(figsize = (20,10))

# opret variabler med index-værdier og navne for hver observations-gruppe
import numpy as np
index_vaerdier = np.arange(5) # brug numpy til at oprette et heltalts-felt
gruppe_navne = ["A","B","C","D","E"]

# opret serierne som skal visualiseres i søjlediagrammet
serie1 = [1,2,4,5,10]
serie2 = [3,6,9,15,0]

# opret 1. og 2. søjle-diagram; søjlerene skal gruperes vedsiden af hinanden
bredde = 0.3
plt.bar(index_vaerdier, serie1, color = "green", label = "serie 1", width = bredde)
plt.bar(index_vaerdier + bredde, serie2, color = "red", label = "serie 2", width = bredde)

# tilføj labels til akserne og tilføj diagram-overskrift
plt.title("2 serier i et grupperet søjlediagram", size=32) # brug skriftstørrelse 32
plt.xlabel("grupperne", size = 20) # brug skriftstørrelse 20
plt.ylabel("observationsværdier", size = 20)

# tilføj gruppe-navne til x-aksen
plt.xticks(index_vaerdier+bredde/2,gruppe_navne)

# tilføj en legende, dér hvor der er bedst plads
plt.legend(loc = "best")

# hvis søjle-diagrammet
plt.show()

Matplotlib kan med pyplot også bruges til at visualisere histogrammer:

# indstil størrelse af histogrammet
plt.figure(figsize = (20,10))

# brug numpy til at oprette 1000 normalfordelte, tilfældige tal
tal_felt = np.random.randn(1000)

# opret histogram med 50 værdiklasser
plt.hist(tal_felt,50, color = "red")

# giv histogram labels og overskrift
plt.title("histogram med 50 klasser og 1000 observationer", size = 32)
plt.xlabel("observationsværdier", size = 20)
plt.ylabel("antal observationer", size = 20)

# udgiv histogram
plt.show()