Matplotlib 简明教程
Matplotlib - Jupyter Notebook
Jupyter 是一个宽松的缩写,表示 Julia、Python 和 R。这些编程语言是 Jupyter 应用程序最初的目标语言,但如今该 Jupyter 技术还支持其他许多语言。
2001 年,费尔南多·佩雷斯开始开发 IPython。 IPython 是一个用于在多种编程语言中进行交互计算的命令外壳,最初是为 Python 开发的。
Jupyter Notebook 中 Matplotlib 提供一个交互式环境,让我们可以在代码中创建可视化效果。让我们开始采取步骤,在 Jupyter Notebook 中使用 Matplotlib。
在 Jupyter Notebook 中,Matplotlib 库提供了一种便捷的方式来交互式可视化数据,它允许在处理数据分析、机器学习或任何其他基于 Python 的项目时进行探索性和解释性工作流程。
考虑 IPython 提供的以下功能−
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交互外壳(基于终端和 Qt)。
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基于浏览器的笔记本,支持代码、文本、数学表达式、内嵌图形和其他媒体。
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交互数据可视化和 GUI 工具包使用支持。
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灵活的可嵌入解释器,可以加载到自己的项目中。
2014 年,Fernando Pérez 宣布了 IPython 的一个衍生项目,名为 Project Jupyter。IPython 将继续作为 Python shell 和 Jupyter 的内核存在,而笔记本和其他与语言无关的 IPython 部分将移至 Jupyter 名称下。Jupyter 为 Julia、R、Haskell 和 Ruby 添加了支持。
Launch Jupyter Notebook
打开 Anaconda Navigator。
从 Navigator 中启动 Jupyter Notebook 或在终端/Anaconda Prompt 类型中键入 jupyter notebook
,然后按 Enter。
Create or Open a Notebook
一旦 Jupyter Notebook 在我们的网络浏览器中打开,然后导航到我们想要工作的目录。
点击“新建”后,选择一个 Python 笔记本,通常称为 .ipynb
笔记本。
Import Matplotlib
在一个 Jupyter Notebook 单元格中,使用代码行导入 Matplotlib 库。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%matplotlib inline
是一个魔术命令,它告诉 Jupyter Notebook 在笔记本中内联显示 Matplotlib 绘图。
Create Plots
我们现在可以使用 Matplotlib 函数来创建我们的绘图。例如,让我们使用 numpy 数据创建一个线形图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Generating sample data
x = np.linspace(0, 20, 200)
y = np.sin(x)
# Plotting the data
plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('Sine Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
Closing Jupyter Notebook
一旦我们完成在笔记本中的工作,我们可以从 Jupyter Notebook 界面关闭它,或关闭 Jupyter Notebook 启动的终端/Anaconda Prompt。