Генерація даних за допомогою matplotlib

Генерація даних за допомогою matplotlib. `Matplotlib` — це потужний інструмент для візуалізації даних у Python, який дозволяє створювати різні типи графіків. Іноді виникає необхідність згенерувати дані для тестування або демонстрації можливостей візуалізації. Давайте розглянемо, як згенерувати дані та побудувати різні графіки за допомогою `Matplotlib`.

Крок 1: Встановлення бібліотеки Matplotlib

Якщо у вас ще не встановлена бібліотека `Matplotlib`, ви можете зробити це за допомогою pip:

pip install matplotlib

Крок 2: Генерація простих даних

Для початку згенеруємо простий набір даних, наприклад, синусоїдальні та косинусоїдальні функції.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

• Генерація даних
  x = np.linspace(0, 10, 100) # 100 значень від 0 до 10
  y_sin = np.sin(x)
  y_cos = np.cos(x)
• Побудова графіків
  plt.plot(x, y_sin, label=’sin(x)’)
  plt.plot(x, y_cos, label=’cos(x)’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘x’)
  plt.ylabel(‘y’)
  plt.title(‘Графіки sin(x) та cos(x)’)
  plt.legend()
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 3: Генерація випадкових даних

Часто для тестування використовують випадкові дані. Давайте згенеруємо деякі випадкові точки та побудуємо розсіяння (scatter plot).

• Генерація випадкових даних
  np.random.seed(0) # Встановлення seed для відтворюваності результатів
  x_random = np.random.rand(100)
  y_random = np.random.rand(100)
• Побудова розсіяння
  plt.scatter(x_random, y_random, color=’r’, label=’Випадкові точки’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘x’)
  plt.ylabel(‘y’)
  plt.title(‘Розсіяння випадкових точок’)
  plt.legend()
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 4: Генерація даних для гістограми

Гістограми допомагають візуалізувати розподіл даних. Згенеруємо випадкові дані, що слідують нормальному розподілу, і побудуємо гістограму.

• Генерація випадкових даних, що слідують нормальному розподілу
  data = np.random.randn(1000)
• Побудова гістограми
  plt.hist(data, bins=30, color=’blue’, alpha=0.7, label=’Нормальний розподіл’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘Значення’)
  plt.ylabel(‘Частота’)
  plt.title(‘Гістограма нормального розподілу’)
  plt.legend()
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 5: Генерація даних для графіка з заповненою областю (Area Plot)

Заповнені графіки корисні для демонстрації змін у величині між двома кривими.

• Генерація даних
  x = np.linspace(0, 10, 100)
  y1 = np.sin(x)
  y2 = y1 + np.random.normal(0, 0.1, 100)
• Побудова заповненого графіка
  plt.fill_between(x, y1, y2, color=’green’, alpha=0.3, label=’Між sin(x) та sin(x) + шум’)
• Побудова самих ліній
  plt.plot(x, y1, label=’sin(x)’, color=’blue’)
  plt.plot(x, y2, label=’sin(x) + шум’, color=’red’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘x’)
  plt.ylabel(‘y’)
  plt.title(‘Графік з заповненою областю’)
  plt.legend()
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 6: Генерація теплової карти (Heatmap)

Теплова карта корисна для візуалізації двовимірних масивів даних.

• Генерація випадкових даних для теплової карти
  data = np.random.rand(10, 10)
• Побудова теплової карти
  plt.imshow(data, cmap=’viridis’, interpolation=’nearest’)
• Додавання заголовка
  plt.title(‘Теплова карта’)
• Відображення графіка
  plt.colorbar() # Додає кольорову шкалу
  plt.show()

Тест Python. Генерація даних за допомогою matplotlib.

Висновок

Генерація даних за допомогою `Matplotlib` дозволяє створювати різні типи графіків для візуалізації даних. Це корисно для демонстрацій, тестування або дослідження властивостей даних. Згенеровані дані можуть бути випадковими або визначеними функціями, що дозволяє створювати гнучкі та інформативні графіки.