ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГРАФИКОВ С ПОМОЩЬЮ БИБЛИОТЕК PYTHON - Студенческий научный форум

XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ГРАФИКОВ С ПОМОЩЬЮ БИБЛИОТЕК PYTHON

Стряпков А.В. 1, Демченко С.А. 1, Прянишникова Л.И. 1
1Донской Государственный Технический Университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Matplotlib - это библиотека графики для языка Python, с помощью которой можно строить качественные рисунки различных форматов.

Matplotlib состоит из большого количества модулей, которые наполнены различными классами и функциями, связанными между собой. Библиотека позволяет строить графики, гистограммы, диаграммы, спектры и 3D модели с помощью пары строк [1,2]. Например, приведенный ниже код демонстрирует построение гистограммы (Рис.1), гистограмма (Рис.2).

Рисунок 1 – Код построения гистограммы

Рисунок 2 – Гистограмма

Построение круговой диаграммы (Рис. 3).

Рисунок 3 – Код построения круговой диаграммы

Результат выполнения данного кода показан на рисунке 4.

Рисунок 4 – Круговая диаграмма

Библиотека Matplotlib обладает возможностью построения более сложных моделей, таких как 3D графики. Код построения (Рис.5), график 3D модели (Рис.6).

Рисунок 5 – 3D модели

Рисунок 6 – 3D модель

Данная библиотека отлично подойдет для людей, которые только начали изучать Python, так как обладает легким синтаксисом и построением графиков.

Plotly – библиотека с открытым кодом, упрощающая работу с датафреймами пандас. Пакет является абсолютно бесплатным и позволяет создавать любое количество графиков. Также есть возможность публикации своих диаграмм на онлайн платформе [3]. Главное отличие Plotly от Matplotlib , это построение интерактивных графиков. Также надо брать в расчет то, что Matplotlib создавался задолго до развития Data Science и скорее ориентировался на визуализации массивов NumPy. Код построения упорядоченной гистограммы представлен на рисунке 7. Упорядоченная гистограмма на рисунке 8 отлично показывает порядок ранжирования элементов, а именно средний пробег автомобилей по маркам.

Рисунок 7 – Код построения упорядоченной гистограммы

Рисунок 8 – Средний пробег автомобилей по маркам

Создаем переменные под классы и частоты. Прорисовываем компоненты, ссылаясь на расчеты данных (Рис. 7). Красим элементы гистограммы, в зависимости от их классов и подписываем строки (Рис. 8).

Рисунок 8 – Расчет данных

Рисунок 8 – Частота появления автомобилей по классам

Круговая диаграмма – классический способ показать состав группы. Рисунок 9 код программы. Но для большей точности используются проценты или число для записи каждой доли диаграммы. На рисунке 10 с помощью данного средства визуализации показано количество машин каждого класса в процентах.

Рисунок 9 – Код программы

Рисунок 10 – Количество машин каждого класса (%)

Пользователи, использующие данные библиотеки для визуализации, отмечают скорость построения графиков, кроссплатформенность и возможность задействовать любую из стандартных или других доступных библиотек Python.

Список литературы:

1. Matplotlib. URL: https://pyprog.pro/mpl/mpl_types_of_graphs.html#mpl_types_of_graphs_ch5 (дата обращения 18.12.2019)

2. Развеева И.Ф., Мартыщенко Д.О. Язык программирования Python для начинающих. Современные научные исследования: Актуальные вопросы, достижения и инновации. сб. ст. IV Междунар. науч.-практ. конф. в 2 ч. 2018. С. 75-77.

3. Plotly. URL: https://plot.ly/python/ (дата обращения 18.12.2019)

Просмотров работы: 76