In questa lezione studieremo come utilizzare plot in Matplotlib oer disegnare dei grafici. La funzione plot() è infatti utilizzata per disegnare vari tipi di grafici. Nel corso del tutorial vedremo vari esempi pratici.
Disegniamo un grafico con la funzione Plot di Matplotlib
Partiamo dunque con degli esempi per capire il funzionamento della funzione plot() ed i suoi campi di applicazione.
Come prima cosa disegniamo una semplice retta, passando a plot() una lista di numeri, un semplice array di 3 numeri:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([5,10,15])
plt.show()
In questo modo i valori indicati tra parentesi quadre rappresentano i valori di y, mentre i valori di x saranno assunti di default pari a 0,1,2,3.
Ciò vuol dire che, nel nostro caso, avremo queste coordinate (0,5), (1,10), (2,15).
Poi, grazie a plt.show() visualizziamo il grafico così ottenuto. Provatelo nel compilatore online:
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Esempio di grafico con la funzione plot di Matplotlib
Disegniamo un altro semplice grafico. Questa volta passiamo alla funzione plot() i seguenti valori: [x1,x2], [y1,y2].
Cioè il punto iniziale e finale di x ed il punto iniziale e finale di y:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2],[4,8])
plt.show()
Altro esempio di grafico con la funzione plot di Matplotlib
Proviamo a disegnare una spezzata, definendo i valori dell’asse x e y, come degli array. Dopo passiamo questi valori alla funzione plot(), infine utilizziamo sempre la funzione show() per mostrare il grafico ottenuto.
Di seguito ecco il codice di esempio:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,5,3]
y = [3,6,9]
plt.plot(x,y)
plt.show()
NumPy e Matplotlib
In questo esempio utilizziamo la libreria NumPy per creare degli array. Poi passiamo gli array alla funzione plot(). Infine visualizziamo il grafico così ottenuto.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xaxis = np.array([2, 6])
yaxis = np.array([3, 9])
plt.plot(xaxis, yaxis)
plt.show()
In definitiva è come passare la coppia di valori (2,3), (6,9)
In questa lezione abbiamo visto solo degli esempi base della funzione plot() di Matplotlib, nelle prossime lezioni avremo modo di approfondire con tanti altri esempi, personalizzando i grafici con marker, linestyle, label, title, ecc…
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