Как рисовать графики в pycharm

Русские Блоги

Нажмите на Graphviz-2.38.msi для загрузки и установки.

Файл gvedit.exe в каталоге bin нажмите правой кнопкой мыши, чтобы сгенерировать ярлык на рабочем столе.

2, настроить переменные среды

В пути системной переменной добавьте путь к установке каталога Graphviz.

3, проверить установку

Win + R Введите CMD, откройте интерфейс командной строки Windows, введитеdot -versionОтказ Отображает соответствующую информацию о версии Graphviz, то есть конфигурация установки успешна.

4, установите графики в Pycharm

Файл-> Настройка-> Проект-> Интерпретатор проекта, «+» в красном круге в соответствии с изображением, запросgraphvizНажмите «Установить».

Scientific mode tutorial

In this tutorial, you operate in Scientific Mode and use Matplotlib and NumPy packages to run and debug a Python code with data visualization.

Before you start, ensure the following is installed:

Creating a Scientific project

Create a PyCharm project with the scientific settings predefined

Open the New Project wizard ( File | New | Project ).

Choose Scientific project type.

In the project settings dialog window, specify a project name, ensure the Conda is selected as the new environment, and alter the default data folder (if needed), then click Create .

Open the main.py file and add the following code sample:

Process warnings shown for the numpy and matplotlib imports and enable the packages in the project.

Running

Run your scientific project Shift+F10 . The code is executed and shows two graphs in the SciView. Clicking the preview thumbnail displays the respective graph:

You can modify the project code to plot only one graph at a time. In the scientific mode, you can execute fragments of your code by creating code cells.

To execute code cells:

Modify the main.py file by adding the "#%%" lines.

In the gutter, click the icon Ctrl+Enter on line with the scatter plot cell mark. Only the scatter graph will be built.

Now click the icon or press Ctrl+Enter on the line with the y versus x plot cell mark. The corresponding graph should appear.

Debugging

Let’s put a breakpoint at the line:

This line appears twice in our example code, and so there will be two breakpoints.

Right-click the editor background and from the context menu choose Debug ‘main’ .

You see the Debug tool window and the grey characters in the editor. This is the result of the inline debugging, which is enabled.

The line with the first breakpoint is blue highlighted. It means that the debugger has stopped at the line with the breakpoint, but has not yet executed it. If we execute this line (for example, by clicking the button on the stepping toolbar of the Debug tool window), we’ll see the graph:

Next, look at the Variables tab of the Debug tool window. If you click the View as Array link nearby the area array, the Data tab in the SciView window opens:

When you process excessive amount of data, you might experience degradation of debugging performance if the debugger loads variable’s values synchronously or asynchronously . It is recommended to switch to the On demand mode by selecting the corresponding loading policy. See Managing Variables Loading Policy for more information.

Mind the only row of figures in the Data tab in the SciView — it’s explained by the fact that the area array is one-dimensional.

Running in console

Right-click the editor background and choose the Run File in Console command:

This command corresponds to running a run/debug configuration for the main.py file with the Run with Python console checkbox selected:

When this command is run, the >>> prompt appears after the output in the Run tool window, and you can execute your own commands.

Summary

So, what has been done with the help of PyCharm?

The file main.py was created and opened for editing.

The source code has been entered (note the powerful PyCharm’s code completion!)

�� Сюжет с пандами: визуализация данных на Python для начинающих

Независимо от того, знакомитесь ли вы с датасетом или готовитесь опубликовать результаты, визуализация является важным инструментом. Популярная библиотека Pandas предоставляет несколько различных вариантов визуализации с помощью функции .plot().

Настройка среды

Чтобы лучше взаимодействовать с материалом статьи, можно использовать Jupyter Notebook – вы сразу увидите свои графики и сможете поиграть с ними.

Вам также понадобится рабочая среда Python вместе с P andas. Если она еще не установлена, есть варианты, как это исправить:

Если у вас есть далекоидущие планы, скачайте дистрибутив Anaconda. Он весит

В статье используются данные ресурса: Economic Guide To Picking A College Major . Как только настроите среду, загрузите набор данных, передав URL-адрес загрузки в pandas.read_csv():

Вызывая read_csv(), вы создадите DataFrame – основную структуру данных в Pandas.

Теперь, когда есть фрейм данных, можно его изучить. Настроим параметр display.max.columns, чтобы убедиться, что Pandas не скрывает никаких столбцов. Просмотреть первые несколько строк данных можно с помощью .head() :

Вывод должен выглядеть следующим образом:

По умолчанию функция .head() отображает пять строк, но в качестве аргумента указывается любое их количество. Например, для отображения первых десяти можно использовать df.head(10) .

Создание графика

Набор данных содержит несколько столбцов:

• Median – средний заработок работающих полный день круглый год.
• P25th – 25-й процентиль дохода.
• P75th – 75-й процентиль дохода.
• Rank – ранг по среднему заработку.

Начнем с отображающего эти столбцы графика. Настроим Jupyter с помощью волшебной команды %matplotlib :

Эта команда сообщает Jupyter, что далее отображение графиков будет происходить с помощью Matplotlib.

Вы можете изменить бекенд Matplotlib путем передачи аргумента команде %matplotlib. В строенный (inline) бекенд популярен для Jupyter Notebooks, поскольку он отображает график в самом блокноте, непосредственно под ячейкой, которая его создает:

Ознакомиться с другими доступными вариантами бекендов можно на странице IPython .

Теперь создадим график:

.plot() возвращает линейный график, содержащий данные из каждой строки в DataFrame. По оси X выводится рейтинг учреждений, а значения отображаются на оси Y.

Если вы не используете Jupyter Notebook или оболочку IPython, возьмите интерфейс pyplot из matplotlib для отображения графика.

Вот как должно получиться в стандартной оболочке Python (для вызо ва plt.show() импортируйте модуль pyplot из Matplotlib):

Глядя на график, можно сделать следующие наблюдения:

• Средний доход уменьшается с уменьшением рейтинга. Это ожидаемо, потому что он определяется медианным доходом.
• Некоторые специальности имеют большие промежутки между 25-м и 75-м процентилями. Люди с такими степенями могут зарабатывать значительно меньше или значительно больше, чем средний доход.
• Другие специальности имеют очень небольшие промежутки между 25-м и 75-м процентилями. Люди с такими степенями получают зарплату, очень близкую к среднему доходу.

Некоторые специальности имеют широкий диапазон заработка, а другие – довольно узкий. Чтобы обнаружить и визуализировать эти различия, будем использовать другие типы графиков.

.plot() имеет несколько необязательных параметров, определяющих, какой тип графика создается:

• «area» – графики области;
• «bar» – вертикальные графики;
• «barh» – горизонтальные графики;
• «box» – квадратный график;
• «hexbin» – hexbin участки;
• «hist» – гистограммы;
• «kde» – оценка плотности ядра;
• «density» – псевдоним для «kde»;
• «line» – линейные графики;
• «pie» – круговые диаграммы;
• «scatter» – точечные диаграммы.

Значение по умолчанию – «line». Линейные графики обеспечивают хороший обзор ваших данных. Если не задать параметр для функции .plot(), она создаст линейный график с индексом по оси X и всеми числовыми столбцами по оси Y. Хотя это полезное значение по умолчанию для наборов данных с несколькими столбцами, для нашего датасета и его нескольких числовых столбцов оно выглядит небрежно.

В качестве альтернативы передаче строк параметру kind функции .plot(), объекты DataFrame имеют несколько методов, которые можно использовать для создания различных типов графиков:

По возможности попробуйте эти методы в действии.

Теперь, когда мы создали график, рассмотрим подробнее работу функции .plot().

Что под капотом: Matplotlib

Когда вы вызываете функцию .plot() для объекта DataFrame, Matplotlib создает график.

Чтобы убедиться в этом, воспользуемся двумя фрагментами кода. Создайте график с помощью Matplotlib, используя два столбца DataFrame:

Сначала импортируется модуль matplotlib.pyplot и переименовывается в plt. Затем вызывается plot() и передается объект «Rank» в качестве первого аргумента, и «P75th» в качестве второго.

В результате получается линейный график, который строит 75-й процентиль по оси Y и рейтинг по оси X :

Вы можете создать такой же график, используя метод DataFrame:

.plot() – это оболочка для pyplot.plot() . На выходе получается график, идентичный тому, который мы создали на Matplotlib:

Вы можете использовать как pyplot.plot(), так и df.plot() для создания одного и того же графика. Однако если у вас уже есть экземпляр DataFrame, то df.plot() предлагает более чистый синтаксис.

Теперь приступим к изучению различных типов графиков и способов их создания.

Изучение данных

Следующие графики дадут общий обзор конкретного столбца набора данных. Вы рассмотрите распределение свойств на гистограмме и познакомитесь с инструментами для изучения исключений.

Распределения и гистограммы

DataFrame – не единственный класс в pandas с методом .plot(). Объект Series предоставляет аналогичную функциональность. Вы можете получить каждый столбец DataFrame как объект Series. Вот пример использования столбца «Median»:

Гистограммы – это хороший способ визуализации распределения значений по набору данных. Они группируют значения в ячейки и отображают количество точек данных, значения которых находятся в определенной ячейке.

Создадим гистограмму для столбца «Median»:

Вызывается функция .plot() в median_column и передается строк в «hist» параметру kind. На выходе должно получиться следующее:

Гистограмма показывает данные, сгруппированные в десять ячеек в диапазоне от $20 000 до $120 000 с шагом в $10 000.

Исключения

В правой части графика виднеется маленькая ячейка – специалисты в этой области получают большую зарплату по сравнению со всеми категориями. Хотя это не основная цель, гистограмма может помочь обнаружить такие исключения. Исследуем эту штуку подробнее:

• какие специальности представляет это исключение?
• где его граница?

В отличие от первого графика, мы хотим сравнить несколько точек данных и увидеть более подробную информацию о них. Для этого вертикальный график является отличным инструментом. Выберем пять специальностей с самым высоким средним доходом. Необходимо выполнить два шага:

1. Для сортировки по столбцу «Median» используйте функцию .sort_values() и укажите имя столбца, а также направление ascending=False.
2. Чтобы получить первые пять пунктов списка, используйте функцию .head().

Создадим новый DataFrame top_5:

Создадим гистограмму, показывающую основные специальности, учитывая ТОП-5 зарплат:

Мы используем параметры rot и fontsize для поворота и изменения размера меток оси X , чтобы они были видны:

Этот график показывает, что средняя зарплата специалистов нефтегазового направления более чем на $20 000 выше остальных. Заработки занявших 2-4 места специальностей относительно близки друг к другу.

Если у вас есть точки данных с гораздо более высокими/низкими значениями, чем остальные, необходимо этот момент исследовать: можно просмотреть столбцы, содержащие связанные данные.

Рассмотрим все специальности, средняя зарплата которых превышает $60 000. Отфильтруем их по маске df [ df [«Median»] > 60000] и создадим график с тремя столбцами:

25-й и 75-й процентили подтверждают, что нефтяники самые высокооплачиваемые работники.

Почему исключения так важны? Если вы студент – все очевидно, но исключения интересны с точки зрения анализа. Неверные данные могут быть вызваны ошибками или погрешностями.

Корреляция

Часто требуется проверить, связаны ли столбцы набора данных. Например, связан ли высокий оклад с вероятностью не получить работу. В качестве первого шага создайте точечную диаграмму с этими столбцами:

Можно заметить, что существенной корреляции между доходами и уровнем безработицы нет.

Хотя точечная диаграмма является отличным инструментом для получения первого впечатления о возможной корреляции, она не является окончательным доказательством связи – для этого подойдет функция .corr() .

Однако имейте в виду, что даже если существует корреляция между двумя значениями, не факт, что изменение одного приведет к изменению другого.

Анализ категориальных данных

Чтобы обрабатывать большие куски информации, удобно сортировать ее по категориям. Здесь мы познакомимся с инструментами для оценки категорий и проверки ее валидности.

Многие наборы данных уже содержат явную или неявную категоризацию – в нашем примере 173 специальности разделены на 16 категорий.

Группировка

Основное использование категорий – группирование и агрегирование. Можно использовать функцию .groupby() для определения популярности каждой из категорий в основном датасете:

С помощью функции .groupby() создадим объект DataFrameGroupBy. С помощью .sum() получим Series.

Нарисуем горизонтальную диаграмму со значениями cat_totals:

Определение коэффициентов

Если необходимо визуализировать соотношения, пригодятся круговые графики. Поскольку cat_totals содержит несколько маленьких категорий, создание кругового графика с помощью cat_totals.plot(kind=»pie») приведет к появлению крошечных фрагментов с перекрывающимися метками.

Чтобы решить проблему, следует объединить более мелкие категории в одну группу. Например, категории с общим числом менее 100 000 в категорию «Другое». Теперь создадим круговую диаграмму:

Обратите внимание, что мы использовали label=»». По умолчанию Pa ndas добавляет метку с именем столбца. Это часто имеет смысл, но в данном случае будет только отвлекать. На выходе получим следующий результат:

Заключение

Этот материал направлен на изучение процесса визуализации набора данных с помощью Python и библиотеки P andas.

Из него вы узнали, как сделать множество вещей:

• получить распределение вашего набора данных с помощью гистограммы;
• произвести корреляцию с точечной диаграммой;
• анализировать категории с гистограммами и их соотношениями с круговыми диаграммами;
• определить, какой график больше подходит для текущей задачи;
• используя функцию .plot() и небольшой DataFrame, эффективно управлять визуализацией ваших данных.

Используя эти знания, вы можете открывать для себя еще более интересные визуализации. Удачи!

На Python создают прикладные приложения, пишут тесты и бэкенд веб-приложений, автоматизируют задачи в системном администрировании, его используют в нейронных сетях и анализе больших данных. Язык можно изучить самостоятельно, но на это придется потратить немало времени. Если вы хотите быстро понять основы программирования на Python, обратите внимание на онлайн-курс «Библиотеки программиста». За 30 уроков (15 теоретических и 15 практических занятий) под руководством практикующих экспертов вы не только изучите основы синтаксиса, но и освоите две интегрированные среды разработки (PyCharm и Jupyter Notebook), работу со словарями, парсинг веб-страниц, создание ботов для Telegram и Instagram, тестирование кода и даже анализ данных. Чтобы процесс обучения стал более интересным и комфортным, студенты получат от нас обратную связь. Кураторы и преподаватели курса ответят на все вопросы по теме лекций и практических занятий.

Как рисовать графики в pycharm

В этом листке мы будем изучать асимптотику факториалов и чисел $C_n^k$, строить графики в библиотеке matplotlib, а также рисовать фракталы черепашкой.

Библиотека matplotlib предназначена для построения практически сколь угодно сложных графиков и диаграмм. Про неё шутят, что простые вещи в ней делать просто, а сложные — . теоретически возможно.

Для установки библиотеки нужно просто запустить следующую программу:

Если предыдущий рецепт не помог.
Нужно запустить Anaconda prompt (через пуск-Anaconda3), там ввести команды conda install numpy matplotlib . Если у вас не установлена anaconda, то лучше всего установить именно её (брать отсюда версию Python 3.6, желательно 64-bit). Либо нужно в Windows запустить cmd (кнопку с логотипом Windows и клавишу R нажать одновременно, ввести cmd, нажать ok) pip install numpy matplotlib —user . После этого нужно в PyCharm убедиться, что в качестве интерпретатора вашего проекта выбрана именно miniconda. Начиная с некоторой версии PyCharm по умолчанию использует виртуальное окружение, что сильно осложняет жизнь неподготовленным пользователям. Если после успешной установки модуля matplotlib в PyCharm всё равно ничего не работает, то нужно поменять в настройках интерпретатор текущего проекта miniconda. Или, что проще и надёжнее, создать новый проект по инструкции ниже.

Новый проект в PyCharm с правильным интерпретатором

Документация

• Хороший русский текст, но используется чуть устаревший интерфейс: http://jenyay.net/Matplotlib/Matplotlib;
• Оригинальная документация: http://matplotlib.org/contents.html;
• Оригинальный tutorial: http://matplotlib.org/users/tutorials.html;
• Галерея: http://matplotlib.org/gallery.html;
• Подробный и обстоятельный текст про либу: https://github.com/whitehorn/Scientific_graphics_in_python;
• PythonDataScienceHandbook, по-английски, но достаточно просто и последовательно: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/04.00-introduction-to-matplotlib.html;

Замечания по вводу-выводу

Каждая программа должна начинаться со строк с импортированием matplotlib:

Важно, чтобы линии добавлялись на график в той же последовательности, в которой они указаны в условиях.

Первые простые графики

Вот типичный простой пример программы, которая строит простой график:

Разберём этот пример подробно.
import matplotlib.pyplot as plt — это де-факто общепринятый стандарт по импортированию этой библиотеки.
fig, ax = plt.subplots() — мы создаём картинку (figure) и на ней одну ось координат (axes). Теоретически мы можем одновременно работать с несколькими картинками, на каждой из которых будет по несколько разных осей координат. Обычно с переменной fig не требуется ничего делать, и всё рисование производится в ax .
xx = [0, 1, 2, 3, 4]; yy = [5, -3, 0, 1, 4] — здесь мы создаём списки $x$- и $y$-координат графика. Важно, что количество точек в этих списках должно быть одинаковым.
ax.plot(xx, yy) — здесь мы добавляем в координатную сетку ax график. Можно добавлять сразу несколько графиков, вызывая ax.plot несколько раз.
plt.show() — запуск окна, в котором отображается наша картина.

A: Арифметическая прогрессия

Напишите функцию linspace , принимающую на вход действительные числа $x$, $y$ и натуральное число $n$, и возвращающую список с арифметической прогрессией $a_1, a_2, \ldots, a_n$, в которой $a_1 = x$ и $a_n = y$.