Bài 1: Giới thiệu Matplotlib - Matplotib Cơ Bản

Đăng bởi: Admin | Lượt xem: 6577 | Chuyên mục: AI

Matplotlib là một trong những thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu. Nó là một thư viện đa nền tảng để tạo các đồ thị 2D từ dữ liệu trong các mảng. Matplotlib được viết bằng Python và sử dụng NumPy, phần mở rộng toán học của Python. Nó cung cấp một API hướng đối tượng giúp nhúng các plot trong các ứng dụng và sử dụng bộ công cụ GUI Python như PyQt, WxPythonotTkinter. Ngoài ra có thể được sử dụng trong Python và IPython shell, Jupyter Notebook và các máy chủ web.

Matplotlib có giao diện được đặt tên là Pylab, được thiết kế giống với MATLAB - ngôn ngữ lập trình độc quyền được phát triển bởi MathWorks. Matplotlib cùng với NumPy có thể được coi là mã nguồn mở tương đương với MATLAB.

Matplotlib ban đầu được viết bởi John D. Hunter vào năm 2003. Phiên bản ổn định hiện tại là 2.2.0 được phát hành vào tháng 1 năm 2018.

1. Matplotlib :

Để thực hiện các suy luận thống kê cần thiết, cần phải trực quan hóa dữ liệu của bạn và Matplotlib là một trong những giải pháp như vậy cho người dùng Python. Nó là một thư viện vẽ đồ thị rất mạnh mẽ hữu ích cho những người làm việc với Python và NumPy. Module được sử dụng nhiều nhất của Matplotib là Pyplot cung cấp giao diện như MATLAB nhưng thay vào đó, nó sử dụng Python và nó là nguồn mở.

Để cài đặt Matplotlib nếu bạn có Anaconda chỉ cần gõ conda install matplotlib hoặc sử dụng tools pip pip install matplotlib

2. Khái niệm chung

Một Matplotlib figure có thể được phân loại thành nhiều phần như dưới đây:

Figure: Như một cái cửa sổ chứa tất cả những gì bạn sẽ vẽ trên đó.
Axes: Thành phần chính của một figure là các axes (những khung nhỏ hơn để vẽ hình lên đó). Một figure có thể chứa một hoặc nhiều axes. Nói cách khác, figure chỉ là khung chứa, chính các axes mới thật sự là nơi các hình vẽ được vẽ lên.
Axis: Chúng là dòng số giống như các đối tượng và đảm nhiệm việc tạo các giới hạn biểu đồ.
Artist: Mọi thứ mà bạn có thể nhìn thấy trên figure là một artist như Text objects, Line2D objects, collection objects. Hầu hết các Artists được gắn với Axes.

3. Ưu điểm :

Matplotlib là một thư viện giống như GNUplot. Ưu điểm chính so với GNUplot đó là Matplotlib là một module của Python. Do mức độ phổ biến của python ngày càng tăng, nên matplotlib cũng nhận được sự quan tâm tương tự.

Một lý do khác cho sự hấp dẫn của Matplotlib nằm ở chỗ nó được xem là một sự lựa chọn hoàn hảo thay thế cho MATLAB, nếu nó được sử dụng kết hợp với Numpy và Scipy. Trong khi MATLAB đắt đỏ và mã nguồn đóng, Matplotlib lại miễn phí và mã nguồn mở. Nó cũng là ngôn ngữ hướng đối tượng. Hơn nữa, nó có thể được sử dụng với bộ công cụ GUI mục đích chung như wxPython, Qt, và GTK+. Cũng có một thủ tục "pylab", được thiết kế để giống với MATLAB. Điều này có thể làm cho những người quen sử dụng MATLAB dễ dàng chuyển sang dùng matplotlib.

Matplotlib có thể được sử dụng để tạo ra những figures đủ chất lượng cho một loạt các định dạng hardcopy và môi trường tương tác trên nền tảng.

Một đặc điểm khác của matplotlib là tốc độ lĩnh hội, có nghĩa là người dùng thường đạt được tiến bộ nhanh chóng sau khi bắt đầu. Các trang web chính thức có thể nói những điều sau đây: "matplotlib cố gắng làm những điều khó khăn, phức tạp trở lên dễ dàng nhất có thể. Bạn có thể tạo ra các hình vẽ, histograms, phổ, biểu đồ thanh, errorcharts, scatterplots, vv, với chỉ một vài dòng mã."

Matplotlib có một số interfaces để tương tác với thư viện matplotlib: Object-Oriented API, The Scripting Interface (pyplot), The MATLAB Interface (pylab). Pyplot và pylab đều là lightweight interfaces, tuy nhiên Pyplot cung cấp một giao diện thủ tục các thư viện vẽ hướng đối tượng trong matplotlib. Các lệnh vẽ của nó được thiết kế tương tự với Matlab cả về cách đặt tên và ý nghĩa các đối số. Cách thiết kế này đã giúp cho việc sử dụng pyplot dễ dàng và dễ hiểu hơn vì vậy trong các bài viết về Matplotlib, tôi sẽ sử dụng giao diện pyplot thay vì hai giao diện còn lại. Nếu chúng ta muốn can thiệp sâu hơn, với nhiều tùy chỉnh hơn thì Object-Oriented API sẽ là lựa chọn thích hợp.

Bài tiếp theo: Môi trường cài đặt >>

Theo dõi VnCoder trên Facebook, để cập nhật những bài viết, tin tức và khoá học mới nhất!