Python scripting Ambiente in editor de texto o código
Matplotlib 2D biblioteca conspirar
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Creación de un gráfico mediante Python
1 < p> importar el módulo pyplot matplotlib en el archivo de código :
matplotlib.pyplot importación como plt
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Definir variables utilizadas para delimitación de los ejes del gráfico y la creación de los datos que se trazará :
Max_X , max_y , MIN_X , MIN_Y = 11.0, 11.0 * 11.0, 0.0, 0.0
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declarar arrays para almacenar por separado valores X e Y que se trazará :
x_arr = [ ] y_arr = [ ]
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Llenar los arrays con datos. Normalmente, tendrá que dibujar estos datos procedentes de fuentes externas, tales como archivos o consultas de bases de datos . Aquí, el código crea datos de ejemplo, la aplicación de la fórmula y (x ) = x * x:
for i in range ( MIN_X , Max_X ) : x_arr.append (float ( i)) y_arr.append (float ( i * i))
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Crear un objeto FigureCanvas utilizando el objeto pyplot matplotlib importado :
fig = plt.figure ()
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Añadir los ejes de la gráfica de la FigureCanvas llamando a la función " add_axes " y pasándole un array de valores en forma de : a la izquierda , abajo , ancho, alto . Estos valores definen dónde se coloca el gráfico en el lienzo. Los valores pueden oscilar entre 0.0 y 1.0 :
ax = fig.add_axes ( [ 0,1 , 0,1, 0,8 , 0,8 ] )
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Formato del gráfico, añadir etiquetas y definir el mínimo y los valores máximos para cada eje :
ax.set_xlabel ( 'data x' ) ax.set_ylabel ('y los datos ») ax.set_xlim ( MIN_X , Max_X ) ax.set_ylim ( MIN_Y , max_y )
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Trazar la gráfica al pasar de las dos matrices que contienen el valores x e y recuperados del archivo CSV. Personalizar el diagrama de puntos pasando de los valores opcionales, tales como color de línea (color ) o el ancho de línea ( LW ) :
ax.plot ( x_arr , y_arr , color = "rojo" , lw = 2 )
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Call demostración del método del módulo pyplot para mostrar el gráfico en una ventana. Esta funcionalidad y el estilo de la ventana dependerán del entorno del sistema operativo y la instalación local de matplotlib :
plt.show ()
10 Tienda
la imagen llamando savefig para crear un archivo de mapa de bits en el disco :
fig.savefig ( ' prueba.png ' )