<style> .reveal { font-size: 30px; } .reveal h1 { font-size: 42px; } </style> # NCKU ES Python 視覺化 - Matplotlib ###### tags:`NCKU_ES` `python lecture` --- # Matplotlib Introduction 資料視覺化對於了解資料的本質相當重要 :::info 本篇中的 function 大家千萬不要背起來，只要知道有這種語法，需要用的時候再去找就好了! Tip: 請練習 google 的技巧 ::: ---- ## 基本畫圖流程 1. import matplotlib 2. (Optional)畫圖前的初始化或是設定，E.X. 要畫在哪一張圖上... 3. 用 `plot()` 、`scatter()` 、`arrow()` 等等函數畫圖 4. 用 `show()` 或 `pause()` 等等函數顯示畫好的圖 ---- ## Matplotlib [Cheat Sheet](https://python-graph-gallery.com/cheat-sheets/)  --- ## import 在使用 matplotlib 時，如果只有一張圖片，我們通常用 pyplot 這個 module 來做全域繪圖 ```python= import matplotlib.pyplot as plt ``` >`matplotlib.pyplot` is a state-based interface to matplotlib. It provides a MATLAB-like way of plotting. --- ## Plot 原型： ```python= matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs) ``` 基本用法 ```python= plot(x, y) # plot x and y using default line style and color plot(x, y, 'bo') # plot x and y using blue circle markers plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 plot(y, 'r+') # ditto, but with red plusses ``` ---- ## Plot 比較 fancy 的用法 ```python= plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12) plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12) plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], 'rs', label='line 2') ``` - 如果重複呼叫 `plot()` 會畫在同一張 figure (圖)上 - 在畫的時候記得標 label 之後就可以自動產生 legend (圖例) ---- ## Plot 你各位應該可以發現， matplotlib 承襲了 matlab 繪圖標號的語法： `bo` 表示顏色為 `blue` 並且用 circle (o) 作為畫圖的 marker。 更詳細資料請自己 [參考](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html) ---- ## Document Reading the [document](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html) #### 不要排斥英文 #### 遇到不知道的用法 google 是你最佳的幫手 - 如何 google 到正確的資訊? - 不用記住每一個語法，但要有概念 - 習慣用英文找資料 ---- ## 更多不同 marker 看這邊 [marker](https://matplotlib.org/3.1.1/api/markers_api.html) :::info 你可以指定 marker="..." 去指定你想要的 marker ::: ---- ## 更多不同 color List of named colors 看這邊 [color](https://matplotlib.org/3.1.0/gallery/color/named_colors.html) :::info 你可以指定 color="..." 去指定你想要的 color ::: ---- ## 練習 畫出以下函數圖形 \begin{equation} y=2.714^{-0.1t}cos(t), t \in [0, 50] \end{equation} :::success 1. 可以利用 numpy.linspace() 產生一連串均勻分布的數字 [參考](https://hackmd.io/CvLfWp-cQky2cnMjI6pWGA#linspace) 2. numpy 有許多 [數學函數](https://numpy.org/doc/stable/reference/routines.math.html) 可以使用，例如 numpy.power()、numpy.cos()... 3. 用 plt.show() 可以畫出圖表 ::: ---- ## 參考結果  --- ## Scatter() 散佈圖 ---- ## 語法 ```python= matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)[source] ``` ---- ## 練習 嘗試把下列函數畫出來，t 範圍取 0~10 ，並取 1000 個 sample \begin{equation} y=cos(i*t), where\ i \in [1, 3] \end{equation} :::info ### 繪出圖例 可以在 scatter 時，加入 `label` 這個屬性，並且利用 ```python matplotlib.pyplot.legend() ``` ### [For loop 用法](https://hackmd.io/@yencheng/Byuy66RPw#For-Loop) ::: ---- ## 範例結果  ---- ## Example ```python= import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(0, 10, 1000) for i in range(1, 4): y = np.cos(i*t) plt.scatter(t, y, label="y"+str(i)) plt.legend() plt.show() ``` --- # 其他有趣的繪圖 function - 柱狀圖 [bar](https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html) - 繪製箭頭 [arrow](https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.arrow.html) - 繪製任意多邊形 [fill](https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.fill.html) - 資料視覺化 [colorbar](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html#matplotlib.pyplot.colorbar) - 三維資料視覺化 [contour](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html#matplotlib.pyplot.contour) - 寫字 [text](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html#matplotlib.pyplot.text) ---- ## 設定 limits - 設定 x 方向邊界範圍 [`xlim()`](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xlim.html#matplotlib.pyplot.xlim) ```python= left, right = xlim() # return the current xlim xlim((left, right)) # set the xlim to left, right xlim(left, right) # set the xlim to left, right ``` - 設定 y 方向邊界範圍 [`ylim()`](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ylim.html#matplotlib.pyplot.ylim) ---- ## 設定 title [title](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.title.html#matplotlib.pyplot.title) ```python= matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs) ``` **通常在畫完圖後，要執行 `show()` 之前，將圖片的各種屬性設定好** ---- ## 設定 label [xlabel](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xlabel.html#matplotlib.pyplot.xlabel) [ylabel](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ylabel.html#matplotlib.pyplot.ylabel) ## 設定 Grid [grid](https://matplotlib.org/3.3.2/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.grid.html#matplotlib.pyplot.grid) --- # 練習 模擬一個球體在 bounding box 中的運動，設計適當的邊界條件，讓物體不會超過邊界 You can start from the following code ```python= import matplotlib.pyplot as plt # Environment left_wall = -10 right_wall = 10 ground = 0 g = -9.8 # Pingpong initial state initial_height = 10 def main(): pos = [0, initial_height-1] vel = [1, -0.1] # Create random velocity of each points for time in range(100): # Clear screen plt.cla() """ Add your code here """ plt.pause(0.1) if __name__ == "__main__": main() ```