MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Đọc sữa rửa mặt xà phòng tắm các tháng và hiển thị bằng Subplot trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu cách đọc dữ liệu bán sản phẩm sữa rửa mặt và xà phòng tắm theo tháng từ flie CSV và sau đó trực quan hóa chúng bằng biểu đồ Subplot. Sử dụng Subplot, mình có thể hiển thị nhiều biểu đồ trên cùng một hình vẽ.

Subplot sẽ trông như thế này.

anh19 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Bắt đầu bằng cách import thư viện Pandas để làm việc với dữ liệu và thư viện Matplotlib để vẽ đồ thị.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

Bước 2: Đọc dữ liệu từ file CSV

Sử dụng hàm pd.read_csv() để đọc dữ liệu từ file CSV và lưu nó vào một DataFrame.

df = pd.read_csv("sales_data.csv")

Bước 3: Trích xuất dữ liệu bán sản phẩm

Sử dụng phương thức .tolist() để chuyển cột dữ liệu bán sản phẩm thành danh sách.

monthList = df['month_number'].tolist()
bathingsoap = df['bathingsoap'].tolist()
faceWashSalesData = df['facewash'].tolist()

Bước 4: Tạo biểu đồ Subplot

Sử dụng hàm plt.subplots() để tạo một hình vẽ chứa các biểu đồ Subplot. Mình sẽ tạo hai biểu đồ, mỗi biểu đồ là một Subplot.

f, axarr = plt.subplots(2, sharex=True)
axarr[0].plot(monthList, bathingsoap, label='Dữ liệu bán xà phòng tắm', color='k', marker='o', linewidth=3)
axarr[0].set_title('Dữ liệu bán xà phòng tắm')
axarr[1].plot(monthList, faceWashSalesData, label='Dữ liệu bán sữa rửa mặt', color='r', marker='o', linewidth=3)
axarr[1].set_title('Dữ liệu bán sữa rửa mặt')

Bước 5: Cấu hình biểu đồ

Sử dụng các hàm plt.xticks(), plt.xlabel(), và plt.ylabel() để cấu hình biểu đồ.

plt.xticks(monthList)
plt.xlabel('Tháng')
plt.ylabel('Số lượng bán ra')

Bước 6: Hiển thị biểu đồ Subplot

Cuối cùng, sử dụng plt.show() để hiển thị biểu đồ Subplot đã tạo.

plt.show()

Kết quả

Khi bạn chạy chương trình và đảm bảo rằng bạn đã có file CSV "sales_data.csv" trong cùng thư mục với mã nguồn của bạn, bạn sẽ nhận được hình vẽ chứa hai biểu đồ Subplot, mỗi biểu đồ thể hiện dữ liệu bán hàng theo từng sản phẩm. Biểu đồ sẽ hiển thị trực tiếp trên cửa sổ màn hình.

Chúc mừng bạn đã thành công đọc dữ liệu bán sản phẩm sữa rửa mặt và xà phòng tắm theo tháng và trực quan hóa chúng bằng biểu đồ Subplot. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc sử dụng biểu đồ Subplot để hiển thị nhiều biểu đồ trên cùng một hình vẽ. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá thế giới trực quan hóa dữ liệu!

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Câu hỏi thường gặp liên quan:

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top