Tổng Quan Thư Viện Matplotlib Trong Python

Thư viện Matplotlib

Nhằm hỗ trợ cho mục đích suy luận thống kê quan trọng, chúng tôi khuyên bạn nên dùng thư viện Matplotlib trong Python. Nói cách khác, đây là giải pháp tối ưu nhất để bạn giải quyết vấn đề liên quan đến phân tích dữ liệu. Thư viện này sẽ hỗ trợ vẽ đồ thị chuẩn xác và là kim chỉ nam cho dân lập trình Python. Sau đây, hãy theo chúng tôi tìm hiểu về thư viện hữu ích này nhé.

Thư viện Matplotlib là gì?

Để nói về thư viện có khả năng hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu, chúng ta không thể không nhắc đến thư viện Matplotlib. Nó có thể mang đến những công cụ phục vụ việc vẽ những biểu đồ điểm, đường, cột, hay biểu đổ tròn…Không những thế, thư viện này sẽ tạo ra nhiều biểu đồ tương ứng với những điều kiện khác nhau như xử lý dữ liệu, hiển thị kết quả cũng như mô phỏng hóa nó.

Bên cạnh đó, Matplotlib mang đến những tính năng đa dạng để người sử dụng thoải mái trong việc tùy chỉnh những đặc điểm hay đặc tính trên đồ thị như kích thước, hình dạng hay màu sắc. Ngoài những biểu đồ tĩnh thì chúng ta có thể dùng thư viện này để làm ra những đồ thị động hay tương tác để thể hiện dữ liệu theo cách chi tiết nhất.

Lý do phải dùng thư viện Matplotlib trong Python

Đây được xem là thư viện cũng khá phổ biến trong hầu hết những dự án mà người dùng thực hiện trong Python. Nhiệm vụ chính của nó là mô phỏng hóa dữ liệu bằng phương pháp vẽ đồ thị. Sau đây, chúng ta cùng tìm hiểu những lý do tại sao nên tiếp cận và dùng thư viện này.

– Dễ dùng: Hỗ trợ cấu trúc dữ liệu cực kỳ đơn giản và những API phù hợp để dân lập trình tạo ra những đồ thị trực quan hơn.

– Linh hoạt: thư viện này hỗ trợ người sử dụng thay đổi những đặc điểm từ biểu đồ như hình dạng, kích thước nhằm vẽ ra biểu đồ chuẩn xác nhất.

– Mang tính tích hợp cao: có thể làm việc với nhiều nền tảng cũng như hỗ trợ việc tích hợp những biểu đồ vào dự án Python.

– Cộng đồng lớn: thư viện được dùng phổ biến và được hỗ trợ dễ dàng vì Matplotlib có một cộng đồng cực kỳ lớn với những nguồn tham vấn từ những chuyên gia hàng đầu. Từ đó, các bạn sẽ tiếp cận và xử lý vấn đề hiệu quả hơn.

Những tính năng chính của thư viện Matplotlib

Chúng tôi xin điểm qua các tính năng chính của thư viện Matplotlib để hỗ trợ việc tạo ra biểu đồ cũng như điều chỉnh theo mong muốn của người sử dụng. Những tính năng chính gồm:

1. Vẽ đồ thị: thư viện này sẽ vẽ ra nhiều dạng đồ thị. Tùy vào mục đích sử dụng mà các bạn có thể tạo ra nhiều biểu đồ chuyên nghiệp từ Matplotlib.

2. Khả năng điều chỉnh: giúp người dùng tùy chỉnh những thành phần nằm trong biểu đồ như kích thước, màu sắc, hay kiểu dáng để hoàn thiện và tạo ra biểu đồ sinh động hơn.

3. Khả năng lưu trữ: lưu những biểu đồ dưới các định dạng tệp khác nhau.

4. Khả năng chia sẻ: người dùng có thể chia sẻ dễ dàng biểu đồ trên mạng xã hội hay nền tảng các website.

5. Đa nền tảng: làm việc đa dạng với nhiều nền tảng hay ngôn ngữ lập trình khác nhau. Không những thế, chúng ta có thể dễ dàng sử dụng trên các hệ điều hành như Linux, Windows hay MacOS.

Cách cài đặt thư viện Matplotlib

Người dùng có quyền dùng trình quản lý package trong Python để cài thư viện Matplotlib.

1. Mở command prompt

2. Chạy lệnh bên dưới để cài đặt nó.

pip install matplotlib

3. Ngay khi quá trình cài đặt thành công, hãy nhập Matplotlib vào chương trình thông qua câu lệnh sau

import matplotlib

4. Trong trường hợp bạn làm việc với môi trường ảo, hãy nhớ kích hoạt môi trường trước khi cài thư viện này nhé. Hãy thực hiện lệnh sau.

source activate <tên_môi_trường_ảo>

Như vậy, chúng tôi đã hướng dẫn các bạn cách cài thư viện Matplotlib trên Python. Bây giờ bạn có thể mở nó ra và bắt đầu triển khai dự án của mình rồi nhé.

Các kiểu dữ liệu trong thư viện Matplotlib

Thư viện Matplotlib sẽ mang đến nhiều kiểu dữ liệu đa dạng để trợ giúp việc trực quan hóa dữ liệu như:

1. Dạng điểm: thể hiện qua những điểm trên đồ thị phục vụ cho sự liên kết giữa hai hay nhiều biến.

2. Biểu đồ đường: biểu thị qua những đường liên tục hoặc cho thấy xu thế chuyển dịch dữ liệu theo thời gian.

3. Biểu đồ thanh: đồ thị hiển thị qua thanh ngang hay dọc có chức năng chính để so sánh dữ liệu của nhiều nhóm

4. Biểu đồ tròn: hiển thị theo tỷ lệ phần trăm trong hình tròn. Biểu đồ này dùng để chỉ tỷ lệ phần trăm của những mục nằm trong trường dữ liệu.

5. Biểu đồ phân phối: đồ thì sẽ được mô phỏng bằng cột dọc và có vai trò chỉ ra sự phân bố trên tập dữ liệu.

6. Biểu đồ quan hệ: dữ liệu hiển thị thông qua những ma trận điểm và dùng trong trường hợp biểu thị mối quan hệ giữa những cặp biến trong trường dữ liệu.

Bên cạnh đó, thư viện Matplotlib có thể mang đến nhiều kiểu dữ liệu khác như đồ thị bong bóng, sankey và các kiểu dữ liệu khác.

Các biểu đồ trên Matplotlib

1. Biểu đồ đường

Thể hiện những điểm được liên kết với nhau thông qua những đoạn thẳng. Nó có vai trò thể hiện xu hướng theo chuỗi thời gian hay so sánh giữa những nhóm trong biến category.

Chúng ta dùng hàm plt.plot(). Sau đây là ví dụ minh họa biểu đồ đường với việc sử dụng thư viện Matplotlib.

Ví dụ:

# Vẽ biểu đồ line độ dài cánh hoa trung bình giữa các loài hoa

plt.figure(figsize=(16, 8))

plt.plot(x, y, marker='o', markersize=10, linestyle='-.', linewidth=2)

plt.xlabel('Species', fontsize=16)

plt.ylabel('cm', fontsize=16)

plt.title("Average of Petal Length", fontsize=18)

Text(0.5, 1.0, 'Average of Petal Length')

Kết quả:

Biểu đồ đường từ thư viện Matplotlib
Hình 1. Biểu đồ đường từ thư viện Matplotlib

2. Biểu đồ cột

Dùng trong việc so sánh giá trị giữa những nhóm khác nhau. Các bạn phải dùng hàm plt.bar(). Thậm chí, có thể kết hợp nhiều biểu đồ thông qua nhiều đoạn lệnh bổ trợ khác nhau.

Ví dụ:

# Vẽ biểu đồ line độ dài cánh hoa trung bình giữa các loài hoa

plt.figure(figsize=(16, 8))

plt.bar(x, y)

plt.plot(x, y, marker='o', markersize=10, linestyle='-.', linewidth=2)

plt.xlabel('Species', fontsize=16)

plt.ylabel('cm', fontsize=16)

plt.title("Average of Petal Length", fontsize=18)

Text(0.5, 1.0, 'Average of Petal Length')

Kết quả:

Biểu đồ cột thể hiện độ dài cánh hoa
Hình 2. Biểu đồ cột thể hiện độ dài cánh hoa

3. Biểu đồ tròn

Muốn chỉ ra thị phần hay tỷ lệ theo phân khúc hoặc tỷ lệ phần trăm trên mỗi nhóm thì chúng ta hãy dùng biểu đồ tròn.

Ví dụ:

# Thống kê các loài hoa

x, y = np.unique(df_iris['Species'], return_counts = True)

print(x)

print(y)

['setosa' 'versicolor' 'virginica']

[35 35 35]

# Vẽ biểu đồ line độ dài cánh hoa trung bình giữa các loài hoa

plt.figure(figsize=(16, 8))

plt.pie(y,

labels = x, # Nhãn của các nhóm

colors = ['red', 'blue', 'green'], # Màu sắc của các nhóm

autopct = '%1.1f%%', # Format hiển thị giá trị %

shadow = False)

plt.title("Average of Petal Length", fontsize=18)

Text(0.5, 1.0, 'Average of Petal Length')

Kết quả:

Biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ kích thước cánh hoa
Hình 3. Biểu đồ tròn thể hiện tỷ lệ kích thước cánh hoa

4. Biểu đồ phân tán

Dùng để hiển thị từng điểm trong đồ thị hai chiều. Giả định khi thể hiện qua nhiều cụm hay những trường hợp cần tìm ra phân phối trên những điểm dữ liệu theo những chiều khác nhau, các bạn có thể sử dụng biểu đồ này nhé.

Ví dụ:

# lấy x, y

x = df_iris['Petal.Length'].values

y = df_iris['Petal.Width'].values

# Vẽ biểu đồ line độ dài cánh hoa trung bình giữa các loài hoa

plt.figure(figsize=(16, 8))

plt.scatter(x, y, color='green', )

plt.xlabel('Petal.Length', fontsize=16)

plt.ylabel('Petal.Width', fontsize=16)

plt.title("Average of Petal Length", fontsize=18)

Text(0.5, 1.0, 'Average of Petal Length')

Kết quả:

Kích thước cánh hoa được phân thành cụm trong biểu đồ phân tán
Hình 4. Kích thước cánh hoa được phân thành cụm trong biểu đồ phân tán

Tổng kết

Bài viết đã phân tích và trình bày cụ thể các ví dụ thực tiễn liên quan đến cách dùng thư viện Matplotlib trong Python. Cuối cùng, chúng tôi hy vọng các bạn có thể nắm rõ và thực hành mô phỏng đồ thị thông qua việc sử dụng thư viện này trong các dự án sắp tới. Xin chân thành cám ơn quý đọc giả đã quan tâm và ủng hộ.

 

Rate this post

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *