Учимся строить два 📈 графика на одном поле в 🐍 Python
Чтобы построить два графика на одном поле в Python, вы можете воспользоваться библиотекой Matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
# Создание данных для графиков
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 8, 6, 4, 2]
y2 = [1, 3, 5, 7, 9]
# Построение графиков
plt.plot(x, y1, label='График 1')
plt.plot(x, y2, label='График 2')
# Добавление легенды
plt.legend()
# Отображение графиков
plt.show()
В этом примере мы создали два массива данных `y1` и `y2`, а также массив `x` для значения по оси X. Затем мы использовали функцию `plot`, чтобы построить графики для каждого массива данных. Функция `label` указывает подпись для каждого графика. Затем мы добавили легенду с помощью функции `legend`, чтобы отобразить подписи графиков. И, наконец, мы вызвали функцию `show`, чтобы отобразить графики на одном поле.
Детальный ответ
Как построить два графика на одном поле в Python
Построение графиков является важной частью анализа данных и визуализации результатов. Иногда требуется построить два графика на одном поле для сравнения или визуализации двух разных наборов данных. В Python существует несколько способов достичь этой цели, и в этой статье мы рассмотрим два наиболее популярных метода.
1. Использование библиотеки Matplotlib
Matplotlib является одной из самых популярных библиотек для визуализации данных в Python. Она предоставляет удобные инструменты для создания различных типов графиков. Для построения двух графиков на одном поле воспользуемся функцией subplot().
import matplotlib.pyplot as plt
# Создание первого графика
plt.subplot(1, 2, 1) # (rows, columns, index)
plt.plot(x1, y1, label='График 1')
plt.xlabel('Ось x')
plt.ylabel('Ось y')
plt.title('Первый график')
# Создание второго графика
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x2, y2, label='График 2')
plt.xlabel('Ось x')
plt.ylabel('Ось y')
plt.title('Второй график')
# Отображение легенды и графиков
plt.legend()
plt.show()
В этом примере мы использовали функцию subplot() для разделения области графика на два подграфика. Параметры функции указывают количество строк, количество столбцов и индекс текущего подграфика. Затем мы строим данные на каждом подграфике с помощью функции plot(), задаем метки для осей и заголовки для каждого графика, а также отображаем легенду.
2. Использование библиотеки Seaborn
Seaborn - это еще одна популярная библиотека для визуализации данных в Python, которая строит графики с помощью Matplotlib и предоставляет дополнительные возможности. Для построения двух графиков на одном поле воспользуемся функцией catplot().
import seaborn as sns
# Создание DataFrame с данными
df1 = pd.DataFrame({'x': x1, 'y': y1})
df2 = pd.DataFrame({'x': x2, 'y': y2})
# Построение двух графиков на одном поле
sns.catplot(x='x', y='y', data=df1, kind='line', label='График 1')
sns.catplot(x='x', y='y', data=df2, kind='line', label='График 2')
# Отображение легенды и графика
plt.legend()
plt.show()
В этом примере мы создаем два отдельных DataFrame для каждого набора данных и затем используем функцию catplot() для построения графиков на одном поле. Мы указываем нужные столбцы данных, тип графика (в данном случае линейный) и добавляем легенду.
Заключение
С помощью библиотек Matplotlib и Seaborn у нас есть несколько способов построения двух графиков на одном поле в Python. Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от ваших предпочтений и требований. Надеюсь, эта статья помогла вам разобраться в этой теме и сможет быть полезна в вашей работе с визуализацией данных!