Le langage de programmation Python offre aux programmeurs un moyen facile de sauter dans les tâches complexes de programmation avec un vaste réseau de bibliothèques. Les programmeurs utilisant Python pour les tâches de programmation scientifiques telles que le traçage et graphique des points de données ont une bibliothèque Python, sous la forme de l' Python numérique et modules Matplotlib . Dans ces modules , le programmeur crée crée des graphiques avec un contrôle complet sur leur exécution et leur apparence. Vous pouvez contrôler l'apparence d'un graphique de la parcelle, par exemple , simplement en manipulant l' argument de la « couleur » d'une fonction de nuage de points. Choses que vous devez
Python Interpreter
Numerical Python Bibliothèques à MatPlotlLib bibliothèques
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1
mettre en place un environnement graphique de base comme suit :
importation matplotlibfrom matplotlib.backends.backend_agg importation FigureCanvasAgg comme FigureCanvasfrom matplotlib.figure importation Figureimport matplotlib.mlab comme mlab
f = Figure ( figsize = (5, 5 ) ) = FigureCanvas toile ( f)
2
Créer un nuage de points avec une couleur par défaut : graphique
= f.add_subplot (111) graph.grid (Vrai , linestyle = '-', color = '0 .75 ' ) graph.scatter ( arange [10] , arange [10] , s = 20, color = ' tomate ');
3
Changer la couleur d'un des disperse une autre couleur en modifiant l' argument de la " couleur" de la parcelle :
graph.scatter ( arange [10] , arange [10] , s = 20, color = 'black' ) ;