learn_pyplot.py - master - Romashkaplus/Analiz_tabl

learn_pyplot.py
122 строки5 KB
Ромашенькина Надежда
upload files
29 ноя 2025, 13:28
29 ноя 2025, 13:28e14697f
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

##import matplotlib.colors as mcolors
##from matplotlib.patches import Rectangle

# Стили графиков Обязательно активировать в самом начале
'''['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid',
'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot',
'grayscale', 'petroff10', 'seaborn-v0_8', 'seaborn-v0_8-bright',
'seaborn-v0_8-colorblind', 'seaborn-v0_8-dark', 'seaborn-v0_8-dark-palette',
'seaborn-v0_8-darkgrid', 'seaborn-v0_8-deep', 'seaborn-v0_8-muted',
'seaborn-v0_8-notebook', 'seaborn-v0_8-paper', 'seaborn-v0_8-pastel',
'seaborn-v0_8-poster', 'seaborn-v0_8-talk', 'seaborn-v0_8-ticks',
'seaborn-v0_8-white', 'seaborn-v0_8-whitegrid', 'tableau-colorblind10']'''

#plt.style.use('Solarize_Light2')  #  Желтоватый фон
#plt.style.use('_classic_test_patch')  # Лёгкая желтизна
plt.style.use('_mpl-gallery')   #  Маленький график
##plt.style.use('default')  #  Сбросить стиль
##print(plt.style.available)  #  Вывести возможные варианты

# 1 Данные

##values = {'x':[2,4,8,12,15,20,25],
##          'y':[0,5,4,11,12,10,9]}

## Два графика
##values = {'x1':[2,4,8,12,15,20,25],
##          'x2':[1,3,7,10,13,18,22],
##          'y1':[0,5,4,11,12,10,9],
##          'y2':[3,10,15,6,5,2,1]}
##df = pd.DataFrame(values)


x = [0,1,2,3,4,5]
y1 = x
y2 = [_**2 for _ in x]
y3 = [_**3 for _ in x]

labels = ['y=x','y=$x^2$','y=$x^3$']
# label=r'$y=\sqrt{x}$'  изобразить корень
# plt.title(r'$y=\sqrt{x}$')
##x_coord = [0,10]
##y_coord = [0,30]
# color=['white','black','yellow','orange','red','green','blue',
# 'darkgreen','darkred','lightyellow','lightgrey',
# 'snow','silver','gold','olive','lime','coral','royalblue']

# 1. Простые графики
###plt.plot([1,2,3,4,5]) #
plt.plot(x,y1,x,y2,x,y3,marker='o', color='g')
##plt.plot(x,y1,marker='o', color = 'g', markersize=10,label=labels[0])
##plt.plot(x,y2,marker='x', color = 'g', markersize=10,label=labels[1])
##plt.plot(x,y3,marker='*', color = 'g', markersize=10,label=labels[2])
##
##values = [['Австралия',25],['Азия',4540],['Африка',1280],['Европа',742],
##          ['Северная Америка',543],['Южная Америка',428]]
##columns = ['Часть света','Численность в 2018 г., млн чел.']
##df = pd.DataFrame(values, columns = columns)
#plt.plot(df['Численность в 2018 г., млн чел.'])# x = 1,2,3,4,5, y = 'Численность...'
##plt.plot(df['Часть света'],df['Численность в 2018 г., млн чел.'],marker='p',
##         markersize=10)
#df = pd.DataFrame(data)
##plt.plot(df['x'],df['y'], color='green', linewidth=3,linestyle='None', alpha=0.7,
##         marker='o', markersize=10, markeredgecolor='yellow',
##         markeredgewidth=4,markerfacecolor='red')
##plt.plot(df['x1'],df['y1'], linewidth=3, marker='o', label='x1-y1')
##plt.plot(df['x2'],df['y2'], linewidth=3, marker='o', label='x2-y2')
##plt.plot(df['x1'],df['y1'], linewidth=3, marker='o')
##plt.plot(df['x2'],df['y2'], linewidth=3, marker='o')
##plt.plot(df['x2']+2,df['y2']+2, linewidth=3, marker='o')

##plt.plot(df['x1'], df['y1'], linewidth=3, marker='o')
##plt.show()
##
##plt.plot(df['x2'], df['y2'], linewidth=3, marker='o', c='r')
##plt.show()
#marker = ['.','*','s','x','X','p','P','D','<','>','^','v','o']
##plt.plot(df['x'],df['y']+2, color='gold', linewidth=2, linestyle='--', alpha=0.7)
##plt.plot(df['x'],df['y']+4, color='royalblue', linewidth=3, linestyle='-.', alpha=0.7)
##plt.plot(df['x'],df['y']+6, color='olive', linewidth=4, linestyle=':',alpha=0.7)
#plt.plot(x,y, c='b', ls='-.')
#####print(df)

# 2. Сетка  отрисовка

#####plt.grid(axis='x',color='green', linestyle='--', linewidth=1, alpha=0.2) # Параметры color,
#linestyle, linewidth
plt.grid(color='grey', linestyle='--', linewidth=0.5, alpha=0.5)
#######plt.grid(alpha = 0.2)
##plt.title('Функция y = $x^3$', fontsize=14, color='red', alpha=0.6)
######plt.xlabel('x')
######plt.ylabel('y')
# Надписи по осям
##plt.xlabel(df.columns[0], fontsize=14, color='red', labelpad=10)
##plt.ylabel(df.columns[1], fontsize=14, color='red', rotation=0, labelpad=20)
####plt.xlim(5,15)# Масштабирует
####plt.ylim(2,14)
####plt.xlim(x_coord)
####plt.ylim(y_coord)
### Можно поворачивать метки по осям и фиксировать значения
##plt.xticks(range(0,26), rotation=90)
##plt.yticks([0,1,2,3,4,5,10], rotation=45)
##plt.xticks(rotation=45)
####plt.yticks(range(0, 5000, 500))

# Легенда

plt.legend(labels, loc = 'right')
# loc = {0:'best',1:'upper right',2:'upper left',3:'lower left',4:'lower right',
#        5:'right',6:'center left',7:'center right',8:'lower center',
#        9:'upper center',10:'center'}
#plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=2)  #  Вверху слева
#plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=1)  #  Вверху справа
#plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=8)  #  Внизу в центре
#plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=[0.5,0.5])  #  Нижняя левая точка по центру осей
# plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=(1.05,0.45))  #  За границы графика
##plt.legend(['x1-y1','x2-y2'], loc=(-0.3,0.45))

plt.show()