matplotlib pyplot grafici in python

Matplotlib è una libreria molto utile per Python, utilizzata per creare visualizzazioni statiche, animate e interattive.

Lo scopo principale di Matplotlib è fornire agli utenti gli strumenti e le funzionalità per rappresentare graficamente i dati, rendendoli più facili da analizzare e comprendere.

In questo articolo vediamo come utilizzarla, le potenzialità e come al solito molti esempi.

10 minuti

Vediamo ora come utilizzare Matplotlib pyplot, le potenzialità e come al solito con molti esempi.

Caratteristiche principali di Matplotlib:
- Versatilità : Matplotlib può generare un'ampia gamma di grafici, tra cui grafici lineari, grafici a dispersione, grafici a barre, istogrammi, grafici a torta e altro ancora.
- Personalizzazione : offre ampie opzioni di personalizzazione per controllare ogni aspetto del grafico, come stili di linea, colori, marcatori, etichette e annotazioni.
- Integrazione con NumPy : Matplotlib si integra perfettamente con NumPy, semplificando la rappresentazione diretta di array di dati.
- Qualità della pubblicazione : Matplotlib produce grafici di alta qualità adatti alla pubblicazione, con un controllo dettagliato sull'estetica del grafico.
- Estensibile : Matplotlib è altamente estensibile, con un vasto ecosistema di toolkit aggiuntivi ed estensioni come Seaborn, le funzioni di tracciamento Pandas e Basemap per la rappresentazione geografica.
- Multipiattaforma : è indipendente dalla piattaforma e può essere eseguito su vari sistemi operativi, tra cui Windows, macOS e Linux.
- Grafici interattivi : Matplotlib supporta la rappresentazione grafica interattiva tramite l'uso di widget e la gestione degli eventi, consentendo agli utenti di esplorare i dati in modo dinamico.
Che cosa è una figura Matplotlib?

In Matplotlib, una figura è il contenitore di primo livello che contiene tutti gli elementi di un grafico. Rappresenta l'intera finestra o pagina in cui è disegnato il grafico.

Componenti o parti di base della figura Matplotlib

Le parti di una figura Matplotlib includono:

- Figure in Matplotlib : l'oggetto Figure è il contenitore di primo livello per tutti gli elementi del grafico. Funge da tela su cui viene disegnato il grafico. Puoi considerarlo come il foglio di carta bianco su cui creerai la tua visualizzazione.
- Assi in Matplotlib : gli assi sono le aree rettangolari all'interno della figura in cui vengono tracciati i dati. Ogni figura può contenere uno o più assi, disposti in righe e colonne se necessario. Gli assi forniscono il sistema di coordinate e sono dove avviene la maggior parte della tracciatura.
- Asse in Matplotlib: gli oggetti asse rappresentano l'asse x e l'asse y del grafico. Definiscono i limiti dei dati, le posizioni dei tick, le etichette dei tick e le etichette degli assi. Ogni asse ha una scala e un localizzatore che determinano la spaziatura dei tick.
- Marker in Matplotlib : i marker sono simboli utilizzati per indicare singoli punti dati su un grafico. Possono essere forme come cerchi, quadrati, triangoli o simboli personalizzati. I marker sono spesso utilizzati nei grafici a dispersione per distinguere visivamente tra diversi punti dati.
- Aggiunta di linee alle figure : le linee collegano i punti dati su un grafico e sono comunemente utilizzate nei grafici lineari, nei grafici a dispersione con punti collegati e in altri tipi di grafici. Rappresentano la relazione o la tendenza tra i punti dati e possono essere stilizzate con colori, larghezze e stili diversi per trasmettere informazioni aggiuntive.
- Matplotlib Title: Il titolo è un elemento di testo che fornisce un titolo descrittivo per il grafico. Solitamente appare nella parte superiore della figura e fornisce contesto o informazioni sui dati visualizzati.
- Etichette degli assi in Matplotlib : le etichette sono elementi di testo che forniscono descrizioni per l'asse x e l'asse y. Aiutano a identificare i dati che vengono tracciati e forniscono unità o altre informazioni rilevanti.
- Tick : i segni di spunta sono piccoli segni lungo l'asse che indicano specifici punti dati o intervalli. Aiutano gli utenti a interpretare la scala del grafico e a individuare valori dati specifici.
- Etichette di spunta: le etichette di spunta sono elementi di testo che forniscono etichette per i segni di spunta. Di solito mostrano i valori dei dati corrispondenti a ciascun segno di spunta e possono essere personalizzate per mostrare formattazioni o unità specifiche.
- Matplotlib Legenda : le legende forniscono una chiave per i simboli o i colori utilizzati nel grafico per rappresentare diverse serie di dati o categorie. Aiutano gli utenti a interpretare il grafico e a comprendere il significato di ogni elemento.
- Matplotlib Grid Lines: le linee della griglia sono linee orizzontali e verticali che si estendono attraverso il grafico, corrispondenti a intervalli o divisioni di dati specifici. Forniscono una guida visiva ai dati e aiutano gli utenti a identificare modelli o tendenze.
- Spine delle figure Matplotlib : le spine sono le linee che formano i bordi dell'area del grafico. Separano il grafico dallo spazio bianco circostante e possono essere personalizzate per cambiare l'aspetto dei bordi del grafico.
Diversi tipi di grafici in Matplotlib

Matplotlib offre un'ampia gamma di tipi di grafici per soddisfare varie esigenze di visualizzazione dei dati. Ecco alcuni dei tipi di grafici più comunemente utilizzati in Matplotlib:

- Grafico lineare
- Grafico a stelo
- Grafico a barre
- Istogrammi
- Diagramma di dispersione
- Grafico a pila
- Diagramma a scatola
- Grafico a torta
- Grafico degli errori
- Trama del violino
- Grafici 3D 

Per saperne di più sui diversi tipi di grafici in Matplotlib, leggere Tipi di grafici in Matplotlib .

Esplorazione di diversi stili di grafico con Matplotlib

Gli stili integrati includono stili classici che ricordano i grafici scientifici tradizionali, stili moderni con colori vivaci e linee eleganti e stili specializzati su misura per scopi specifici come la presentazione o la stampa in scala di grigi. Inoltre, Matplotlib consente di personalizzare gli stili di grafico in base alle proprie preferenze o al marchio aziendale, assicurando che le visualizzazioni siano sia informative che visivamente accattivanti.

- Programma Python
- Classe di figure Matplotlib
- Classe Assi Matplotlib
- Imposta i colori in Matplotlib
- Aggiungi testo, font e linee di griglia in Matplotlib
- Leggende personalizzate con Matplotlib
- Tick ​​e etichette di tick di Matplotlib
- Grafici di stile utilizzando Matplotlib
- Crea più sottotrame in Matplotlib
- Lavorare con le immagini in Matplotlib

Per saperne di più Leggi l'articolo: Stili di grafico con Matplotlib

Perché e quando scegliere Matplotlib per la visualizzazione dei dati?

La libraria deve la sua popolarità alla sua facilità d'uso, la documentazione estesa e l'ampia gamma di capacità di tracciamento. Offre flessibilità nella personalizzazione, supporta vari tipi di tracciamento e si integra bene con altre librerie Python come NumPy e Pandas.

Matplotlib è una scelta adatta per vari compiti di visualizzazione dei dati, tra cui analisi esplorativa dei dati, tracciamento scientifico e creazione di grafici di qualità da pubblicazione. Eccelle in scenari in cui gli utenti richiedono un controllo dettagliato sulla personalizzazione dei grafici e devono creare visualizzazioni complesse o specializzate.

Vantaggi di Matplotlib

Matplotlib è una libreria di plotting ampiamente utilizzata in Python che fornisce una varietà di strumenti e capacità di plotting. Ecco alcuni dei vantaggi dall'utilizzo della libreria:

- Versatilità : Matplotlib pyplot può creare un'ampia gamma di grafici, tra cui grafici lineari, grafici a dispersione, grafici a barre, istogrammi, grafici a torta e altro ancora.
- Personalizzazione : offre ampie opzioni di personalizzazione per controllare ogni aspetto del grafico, come stili di linea, colori, marcatori, etichette e annotazioni.
- Integrazione con NumPy : la libreria si integra perfettamente con NumPy, semplificando la rappresentazione diretta di array di dati.
- Qualità della pubblicazione : Matplotlib produce grafici di alta qualità adatti alla pubblicazione, con un controllo dettagliato sull'estetica del grafico.
- Ampia adozione : grazie alla sua maturità e flessibilità, Matplotlib è ampiamente adottato nelle comunità scientifiche e ingegneristiche.
- Estensibile : Matplotlib pyplot è altamente estensibile, con un vasto ecosistema di toolkit aggiuntivi ed estensioni come Seaborn, le funzioni di tracciamento Pandas e Basemap per la rappresentazione geografica.
- Multipiattaforma : è indipendente dalla piattaforma e può essere eseguito su vari sistemi operativi, tra cui Windows, macOS e Linux.
- Grafici interattivi : Matplotlib supporta la rappresentazione grafica interattiva tramite l'uso di widget e la gestione degli eventi, consentendo agli utenti di esplorare i dati in modo dinamico.
- Integrazione con Jupyter Notebooks : Matplotlib funziona perfettamente con Jupyter Notebooks, consentendo la rappresentazione interattiva e la visualizzazione in linea dei grafici.
- Documentazione completa e supporto della community : Matplotlib pyplot dispone di una documentazione completa e di una vasta community di utenti e sviluppatori, rendendo semplice trovare aiuto, tutorial ed esempi.
Svantaggi di Matplotlib

Sebbene sia una libreria di tracciamento potente e versatile, presenta anche alcuni svantaggi che gli utenti potrebbero riscontrare:

- Curva di apprendimento ripida : per i principianti, la libreria può presentare una curva di apprendimento ripida a causa delle sue ampie opzioni di personalizzazione e della sintassi talvolta complessa.
- Sintassi dettagliata : la sintassi può essere dettagliata e meno intuitiva rispetto ad altre librerie di tracciamento come Seaborn o Plotly, rendendo più dispendiosa in termini di tempo la creazione e la personalizzazione dei grafici.
- Estetica predefinita : l'estetica predefinita dei grafici è spesso considerata meno accattivante dal punto di vista visivo rispetto ad altre librerie, in quanto richiede uno sforzo maggiore per rendere i grafici visivamente accattivanti.
- Interattività limitata : sebbene supporti in una certa misura la creazione di grafici interattivi, non offre tante funzionalità e opzioni interattive quanto altre librerie come Plotly.
- Capacità di tracciamento 3D limitate : le capacità di tracciamento 3D della libraria non sono avanzate e intuitive come quelle di altre librerie specializzate di tracciamento 3D.
- Problemi di prestazioni con set di dati di grandi dimensioni : Matplotlib può talvolta essere più lento e meno efficiente quando si tracciano set di dati di grandi dimensioni, soprattutto se confrontato con librerie di tracciamento più ottimizzate.
- Documentazione e messaggi di errore : sebbene disponga di una documentazione completa, alcuni utenti trovano difficile orientarsi e i messaggi di errore possono talvolta risultare criptici e difficili da correggere.
- Dipendenza da librerie esterne : Matplotlib si basa su altre librerie come NumPy e SciPy per molte delle sue funzionalità, il che può talvolta causare problemi di compatibilità e di gestione delle dipendenze.
- Supporto nativo limitato per la rappresentazione statistica : sebbene possa creare grafici statistici di base, non dispone di alcune funzionalità avanzate di rappresentazione statistica disponibili in librerie specializzate come Seaborn.
- Funzionalità meno moderne : Matplotlib pyplot esiste da molto tempo e alcuni utenti hanno riscontrato che mancano alcune delle moderne funzionalità di tracciamento e delle capacità di visualizzazione interattiva presenti nelle librerie più recenti.

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