Python PyLab 模塊

在執行一些任務時，我們必須使用像折線圖、條形圖等圖表。，出於很多原因喜歡讓任務更具互動性，以一種非常有趣的方式傳遞信息，圖表容易且不言自明等。這就是為什麼繪製圖表是許多功能中非常重要和集成的一部分。圖形和圖表在編程領域發揮着非常重要的作用，開發人員總是被推薦在他們的程序中使用圖形。因此，我們應該意識到如何從程序中繪製圖表變得非常重要。MATLAB 被認為是繪製圖形和圖表的最佳工具，但並不是每個人都可以使用 MATLAB 來繪製圖形和圖表。Python 中有許多交互式模塊，允許我們在輸出中繪製圖形和圖表，但這裡我們將討論模塊，它通過導入函數為我們提供了類似於 MATLAB 的命名空間。在本教程中，我們將討論 Python 的 PyLab 模塊，我們將學習如何在程序中使用該模塊的函數在輸出中繪製圖形和圖表。

Python 中的 PyLab 模塊

PyLab 是一個 Python 包，通過從 Python Numpy 和 Matplotlib Module 中導入函數，在 Python 編程中為我們提供了一個命名空間，非常類似於 MATLAB 接口。如果我們談論這些模塊在 PyLab 包中的作用，Matplotlib 模塊提供了幫助我們創建數據可視化的功能，而 Numpy 模塊提供了基於底層 C 和 Fortran 二進制庫的高效數值向量計算功能。在這一節中，我們將學習 PyLab 模塊，然後我們將使用這個模塊提供給我們的元素和函數繪製一些基本的圖表。

皮拉布模塊:簡介

PyLab 模塊是一個與 Python 的 Matplotlib 模塊相關聯的模塊，當我們在系統中安裝 Matplotlib 模塊時，它會被安裝在旁邊。我們也可以說 PyLab 是 Python 面向對象繪圖庫 Matplotlib 模塊的一個程序接口。PyLab 本身對我們來說是一個令人信服的模塊，因為它龐大的導入將 NumPy Module 的函數和 matplotlib.pyplot 包放在一個單獨的命名空間中，為我們提供了一個類似 MATLAB 的命名空間。

皮拉布模塊:安裝

正如我們已經討論過的，PyLab 模塊是在安裝 Matplotlib 包的同時安裝的。儘管如此，如果我們想在 Python 程序中使用這個模塊，我們應該確保 Matplotlib 模塊存在於我們的系統中。如果系統中不存在 Matplotlib，那麼我們可以在命令提示符終端 shell 中使用下面的 pip installer 命令來安裝 Matplotlib Module，從而獲得帶有它的 PyLab Module:

pip install matplotlib

除此之外，我們還討論了 PyLab 模塊也使用 Numpy 模塊的數學和向量運算函數。因此，我們必須確保 numpy module 也存在於我們的系統中，如果沒有安裝，那麼我們可以使用以下命令從命令提示符終端安裝 Numpy Module:

pip install numpy

我們已經為 PyLab 模塊安裝了所有必需的庫，現在我們可以在 Python 程序中使用 PyLab 模塊來繪製其函數的圖表。

PyLab 模塊:實現

在這裡，我們將使用 PyLab 模塊的功能，通過在 Python 程序中使用它們來繪製簡單的曲線和圖形，以了解其實現。我們將首先從曲線的基本繪製開始，然後我們將使用一些高級功能來使繪製的圖形和曲線更具交互性。

皮拉布模塊的基本繪圖:

在 Python 程序中使用 PyLab 模塊繪製曲線需要使用繪圖命令，該命令採用一對長度相同的數組或序列。讓我們通過一個示例程序來理解這個實現。

示例:

看看下面的 Python 程序，我們將在輸出中繪製一條基本曲線:

# Importing from Numpy
from numpy import *
# Importing from PyLab
from pylab import *
# X-axis of the curve
a = linspace(-4, 2, 6)
# Y-axis of the curve
b = a**2
# Plotting the curve with x and y-axis
plot(a, b)
# Showing curve in the output
show()

輸出:

說明:

我們首先從 Numpy 和 PyLab 模塊導入了所有函數，以便在程序中使用它們來繪製輸出曲線。之後，我們分別為 a & b 變量中的曲線定義了 X 軸和 Y 軸。然後，我們使用 plot()函數，並提供 a 和 b 變量作為參數。最後，我們使用 show()函數來顯示我們在輸出中繪製的曲線。

正如我們在輸出中看到的，曲線顯示有 X 軸和 Y 軸點，我們分別在“a”和“b”變量中定義了。

使用皮拉布模塊進行高級繪圖:

1.我們可以使用 plot()函數中的一些參數以及其中提供的 x 和 y 變量參數，使用 PyLab 模塊繪製更多交互式曲線。我們必須在 plot()函數中提供額外的字符串參數來打印符號線，而不是曲線中的直線。我們可以通過使用以下示例程序中的附加參數來理解這一點:

例 2:

看看下面的 Python 程序，我們將使用 PyLab 模塊在輸出中繪製一條帶有符號的曲線:

# Importing from Numpy
from numpy import *
# Importing from PyLab
from pylab import *
# X-axis of the curve
a = linspace(-4, 8, 32)
# Y-axis of the curve
b = a ** 3
# Plotting the curve with a and b variable
plot(a, b, '^')
# Showing curve in the output
show()

輸出:

說明:

在程序中從 Numpy 和 PyLab 模塊導入函數後，我們分別為曲線的 X 軸和 Y 軸定義了‘a’和‘b’變量。之後，我們使用了 plot()函數，在 plot 函數中，我們提供了帶有 a & b 變量的’^’符號的附加參數，以用符號而不是簡單的直線來顯示曲線。

正如我們在輸出中看到的，曲線顯示有 x 軸和 y 軸點，我們分別在‘a’和‘b’變量內定義了，它有’^’符號而不是直線。

如果我們想在曲線中打印一條符號線而不是直線，我們可以使用以下符號集作為 plot()函數中的參數:

| 標誌 | _，|，p，h，h，4，3，2，1，d，d，x，+，s，，v，^，o，。, ,, -, -., – . |

2.除此之外，如果我們願意，我們還可以打印輸出曲線中繪製的默認顏色以外的其他顏色的線條，為了執行此任務，我們必須遵循相同的一組指令。我們必須在 plot()函數中使用 color 參數作為附加參數，以便輸出中打印的曲線將以我們選擇的顏色打印。我們可以通過使用以下示例程序中的附加參數來理解這一點:

例 3:

看看下面的 Python 程序，我們將使用 PyLab 模塊在輸出中繪製一條有彩色線條的曲線:

# Importing from Numpy
from numpy import *
# Importing from PyLab
from pylab import *
# X-axis of the curve
a = linspace(-4, 8, 32)
# Y-axis of the curve
b = a ** 3
# Plotting the curve with a and b variable
plot(a, b, 'y')
# Showing curve in the output
show()

輸出:

說明:

我們在這個程序中使用了與我們在前面例子中給出的程序相同的邏輯。我們在這個程序的 plot()函數中使用了 color 參數來打印輸出中具有彩色線條的曲線。最後，我們使用 show()函數在輸出中顯示帶有定製變量的曲線。

正如我們在輸出中看到的，曲線顯示有 X 軸和 Y 軸點，我們分別在‘a’和‘b’變量內部進行了定義，其中有黃色的顏色線，因為我們在 plot()函數中給出了一個額外的顏色參數。

如果我們想在曲線中打印一條我們選擇顏色的直線，我們可以使用下面的顏色代碼集作為 plot()函數中的附加參數:

| 顏色代碼 | w，k，y，m，c，r，g，b |

4.現在，如果你想知道我們是否可以同時執行這兩個操作(打印符號線而不是直線，並以選擇的顏色打印)，答案是肯定的。我們可以同時執行這兩個任務，我們只需要在 plot()函數中提供兩個參數作為一個單獨的附加參數，如“_y”。然後，它將同時執行這兩個操作，並在輸出中打印出一條帶有我們選擇的顏色的符號線的曲線。我們可以通過使用以下示例程序中的附加參數來理解這一點:

例 4:

看看下面的 Python 程序，我們將使用 PyLab 模塊在輸出中繪製一條曲線:

# Importing from Numpy
from numpy import *
# Importing from PyLab
from pylab import *
# X-axis of the curve
a = linspace(-3, 3, 30)
# Y-axis of the curve
b = a ** 2
# Plotting the curve with a and b variable
plot(a, b, 'm+')
# Showing curve in the output
show()

輸出:

正如我們在輸出中看到的，我們在輸出中打印了一條帶有彩色符號線的曲線。

4.最後，我們還可以在內部打印多條曲線，並將它們覆蓋在單個繪圖下，為此，我們只需在一個程序中一起使用多個繪圖()函數。我們可以通過使用以下示例程序中的 multiple plot()函數來理解這種方法:

例 5:

看看下面的 Python 程序，我們多次使用 plot()函數來覆蓋曲線:

# Importing from Numpy
from numpy import *
# Importing from PyLab
from pylab import *
# Defining multiple variables for multiple plot() function
a = linspace(2, 3, 4, 5)
b = linspace(1, 2, 3, 4)
c = linspace(3, 5, 7, 9)
x = a ** 2
y = b ** 2
z = c ** 2
# Using plot() function multiple times
plot(a, x, 'y-')
plot(b, y, 'c--')
plot(c, z, 'g.')
# Showing curve in the output
show()

輸出:

正如我們在輸出中看到的，我們繪製了多條曲線，並在程序中多次使用 plot()函數覆蓋了它們。

結論

在本教程中，我們已經了解了 PyLab Module，在這裡我們了解到 PyLab Module 為我們提供了一個類似 MATLAB 的命名空間，對於使用 Python 程序繪製多用途曲線非常有幫助。通過從程序中的 PyLab 和 Numpy 模塊導入函數，我們在輸出中繪製了多種類型的曲線。從基本繪圖開始，我們繪製了符號線或/和顏色成直線的曲線，並覆蓋了曲線。