Изучаем Python

Теперь, когда текст на графике стал нормально читаться, мы видим, что данные помечены неправильно. Обратите внимание: для точки 4,0 в конце графика указан квадрат 25! Давайте исправим эту ошибку.

Если plot() передает числовую последовательность, функция считает, что первый элемент данных соответствует координате x со значением 0, но в нашем примере первая точка соответствует значению 1. Чтобы переопределить значение по умолчанию, передайте plot() как входные значения, так и квадраты:

mpl_squares.py

import matplotlib.pyplot as plt

input_values = [1, 2, 3, 4, 5]

squares = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)

# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.

...

Теперь plot() правильно строит график, потому что мы предоставили оба набора значений, и функции не нужно предполагать, как был сгенерирован выходной набор чисел. На рис. 15.3 изображен правильный график.

Рис. 15.3. График с правильными данными

При вызове plot() можно передавать многочисленные аргументы, а также использовать различные функции для настройки графиков. Знакомство с этими функциями продолжится позднее, когда мы начнем работать с более интересными наборами данных в этой главе.

Нанесение и оформление отдельных точек функцией scatter()

Иногда бывает полезно нанести на график отдельные точки, основанные на некоторых характеристиках, и определить их оформление. Например, на графике малые и большие значения могут отображаться разными цветами. Возможны и другие варианты: например, сначала нанести множество точек с одним типом оформления, а затем выделить отдельные точки набора, перерисовав их с другим оформлением.

Для нанесения на диаграмму отдельной точки используется функция scatter(). Передайте scatter() координаты (x, y) нужной точки, и функция нанесет эти значения на диаграмму:

scatter_squares.py

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4)

plt.show()

Применим оформление, чтобы результат выглядел более интересно. Мы добавим название, метки осей, а также увеличим шрифт, чтобы текст нормально читался:

import matplotlib.pyplot as plt

(1) plt.scatter(2, 4, s=200)

# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.

plt.title("Square Numbers", fontsize=24)

plt.xlabel("Value", fontsize=14)

plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

# Назначение размера шрифта делений на осях.

plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)

plt.show()

В точке (1) вызывается функция; аргумент s задает размер точек, используемых для рисования диаграммы. Если запустить программу scatter_squares.py в текущем состоянии, вы увидите одну точку в середине диаграммы (рис. 15.4).

Рис. 15.4. Вывод одной точки

Вывод серии точек функцией scatter()

Чтобы вывести на диаграмме серию точек, передайте scatter() списки значений координат x и y:

scatter_squares.py

import matplotlib.pyplot as plt

x_values = [1, 2, 3, 4, 5]

y_values = [1, 4, 9, 16, 25]

plt.scatter(x_values, y_values, s=100)

# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.

...

Список x_values содержит числа, возводимые в квадрат, а в y_values содержатся квадраты. При передаче этих списков scatter() библиотека matplotlib читает по одному значению из каждого списка и наносит их на диаграмму как точку. ­Таким образом, на диаграмму будут нанесены точки (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16) и (5, 25); результат показан на рис. 15.5.

Рис. 15.5. Точечная диаграмма с несколькими точками

Автоматическое вычисление данных

Строить списки вручную неэффективно, особенно при большом объеме данных. Вместо того чтобы передавать данные в виде списка, мы воспользуемся циклом Python, который выполнит вычисления за нас. Вот как выглядит такой цикл для 1000 точек:

scatter_squares.py

import matplotlib.pyplot as plt

(1) x_values = list(range(1, 1001))

y_values = [x**2 for x in x_values]

(2)plt.scatter(x_values, y_values, s=40)

# Назначение заголовка диаграммы и меток осей.

...

# Назначение диапазона для каждой оси.

w plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

plt.show()

Все начинается со списка значений координаты x с числами от 1 до 1000 (1) . Затем генератор списка строит значения y, перебирая значения x (for x in x_values), возводя каждое число в квадрат (x**2) и сохраняя результаты в y_values. Затем оба списка (входной и выходной) передаются scatter() (2).

Набор данных достаточно велик, поэтому мы выбираем меньший размер шрифта, а функция axis() используется для задания диапазона каждой оси (3). Функция axis() получает четыре значения: минимум и максимум по осям x и y. В данном случае по оси x откладывается диапазон от 0 до 1100, а по оси y — диапазон от 0 до 1 100 000. На рис. 15.6 показан результат.

Рис. 15.6. Диаграмма с 1000 точками строится так же легко, как и диаграмма с 5 точками

Удаление контуров точек