สนามเด็กเล่น Matplotlib ออนไลน์ – สร้างกราฟ Python ในเบราว์เซอร์ของคุณ
แสดงข้อมูลด้วย Python และ Matplotlib ในเบราว์เซอร์ของคุณด้วยสนามเด็กเล่น Matplotlib ออนไลน์ของเรา เรนเดอร์กราฟได้ทันที — ไม่ต้องตั้งค่า เหมาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
👨💻 เรียนรู้ Matplotlib แบบลงมือทำจริง
Loading...
📊 แนะนำ Matplotlib
1. Matplotlib คืออะไร?
Matplotlib เป็นไลบรารี Python ที่ได้รับความนิยมสำหรับการสร้างภาพนิ่ง ภาพเคลื่อนไหว และภาพโต้ตอบ ใช้ได้ดีในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการคำนวณทางวิทยาศาสตร์
import matplotlib.pyplot as plt2. กราฟเส้น
กราฟเส้นพื้นฐานโดยใช้ค่า X และ Y
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [2, 4, 6, 8]
plt.plot(x, y)
plt.title("กราฟเส้น")
plt.xlabel("แกน X")
plt.ylabel("แกน Y")
plt.show()3. กราฟแท่ง
กราฟแท่งมีประโยชน์สำหรับการเปรียบเทียบหมวดหมู่ที่แยกจากกัน
categories = ['A', 'B', 'C']
values = [5, 7, 3]
plt.bar(categories, values)
plt.title("กราฟแท่ง")
plt.show()4. กราฟกระจาย
ใช้กราฟกระจายเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงตัวเลขสองตัว
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.scatter(x, y)
plt.title("กราฟกระจาย")
plt.show()5. กราฟวงกลม
กราฟวงกลมใช้เพื่อแสดงสัดส่วน
labels = ['Apple', 'Banana', 'Cherry']
sizes = [30, 40, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("การกระจายผลไม้")
plt.show()6. ฮิสโตแกรม
ฮิสโตแกรมช่วยให้เข้าใจการกระจายของข้อมูลเชิงตัวเลข
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title("ฮิสโตแกรม")
plt.show()7. กราฟหลายรูป
วาดกราฟหลายรูปในภาพเดียวโดยใช้ subplots
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 4, 9, 16]
y2 = [2, 3, 5, 7]
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title("กราฟ 1")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title("กราฟ 2")
plt.tight_layout()
plt.show()8. ปรับแต่งสไตล์
คุณสามารถปรับแต่งสี สไตล์ เครื่องหมาย และอื่นๆ ได้
plt.plot(x, y1, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title("เส้นที่มีสไตล์")
plt.show()9. บันทึกกราฟเป็นภาพ
บันทึกกราฟของคุณเป็นไฟล์ภาพโดยใช้ savefig()
plt.plot(x, y1)
plt.savefig("my_plot.png")10. กราฟ 3 มิติ (ขั้นสูง)
Matplotlib ยังรองรับการวาดกราฟ 3 มิติผ่าน mpl_toolkits.mplot3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1, 2, 3]
y = [2, 3, 4]
z = [5, 6, 7]
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()