MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Đọc tổng lợi nhuận của các tháng và thể hiện bằng đồ thị trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách đọc dữ liệu tổng lợi nhuận của các tháng từ một file CSV và thể hiện nó dưới dạng đồ thị đường sử dụng thư viện Matplotlib. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách làm việc với dữ liệu từ file CSV và trực quan hóa thông tin bằng đồ thị.

Tổng dữ liệu lợi nhuận được cung cấp cho mỗi tháng. Biểu đồ đường được tạo phải bao gồm các thuộc tính sau:

  • Tên nhãn X = Số tháng
  • Tên nhãn Y = Tổng lợi nhuận

Biểu đồ đường kẻ sẽ trông như thế này.

anh28 jpg

Bước 1: Import thư viện Pandas và Matplotlib

Đầu tiên, hãy 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

Mình 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 lợi nhuận và tháng từ DataFrame

Mình sử dụng phương thức .tolist() để chuyển cột dữ liệu thành danh sách.

profitList = df['total_profit'].tolist()
monthList = df['month_number'].tolist()

Bước 4: Vẽ đồ thị sử dụng Matplotlib

Tiếp theo sử dụng hàm plt.plot() để vẽ đồ thị dạng đường dựa trên dữ liệu lợi nhuận và tháng.

plt.plot(monthList, profitList, label='Dữ liệu lợi nhuận theo tháng năm trước')

Bước 5: Cấu hình đồ thị

Sau đó sử dụng các hàm plt.xlabel(), plt.ylabel(), plt.xticks(), plt.title()plt.yticks() để cấu hình đồ thị.

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Lợi nhuận trong đô la')
plt.xticks(monthList)
plt.title('Lợi nhuận của công ty hàng tháng')
plt.yticks([100000, 200000, 300000, 400000, 500000])

Bước 6: Hiển thị đồ thị

Cuối cùng, mình sử dụng plt.show() để hiển thị đồ thị đã vẽ.

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 đồ thị đường thể hiện lợi nhuận của các tháng như sau:

anh28 jpg

Chúc mừng bạn đã thành công đọc dữ liệu từ file CSV và vẽ đồ thị dạng đường sử dụng thư viện Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc làm việc với dữ liệu từ file CSV và trực quan hóa thông tin bằng đồ thị. Chúc các bạn thành công và tiếp tục khám phá Matplotlib và Pandas trong Python!

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