MATPLOTLIB
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Lấy tổng lợi nhuận các tháng và biểu diễn đồ thị đường thẳng với thuộc tính Style bằng Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau tìm hiểu cách lấy tổng lợi nhuận các tháng và biểu diễn nó dưới dạng đồ thị đường thẳng với các thuộc tính style cụ thể sử dụng thư viện Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với cách trực quan hóa dữ liệu bằng đồ thị và tùy chỉnh đồ thị với các thuộc tính.

Biểu đồ đường được tạo phải bao gồm các thuộc tính Kiểu sau: –

  • Kiểu đường chấm và màu đường kẻ phải có màu đỏ
  • Hiển thị chú giải ở vị trí phía dưới bên phải.
  • Tên nhãn X = Số tháng
  • Tên nhãn Y = Số đơn vị đã bán
  • Thêm điểm đánh dấu vòng tròn.
  • Màu đánh dấu dòng khi đọc
  • Chiều rộng dòng phải là 3

Biểu đồ đường kẻ sẽ trông như thế này.

anh30 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

Tiếp theo 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

Sau đó 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 với tùy chỉnh style

Mình sử dụng hàm plt.plot() để vẽ đồ thị dạng đường và tùy chỉnh các thuộc tính style như màu sắc, đường kẻ, điểm đánh dấu, chú giải và tiêu đề.

plt.plot(monthList, profitList, label='Dữ liệu lợi nhuận hàng tháng năm trước',
         color='r', marker='o', markerfacecolor='k',
         linestyle='--', linewidth=3)

plt.xlabel('Số tháng')
plt.ylabel('Lợi nhuận trong đô la')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Dữ liệu doanh số của công ty năm trước')
plt.xticks(monthList)
plt.yticks([100000, 200000, 300000, 400000, 500000])
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 thẳng với các thuộc tính style như sau:

anh30 jpg

Chúc mừng bạn đã thành công lấy tổng lợi nhuận hàng tháng và biểu diễn nó bằng đồ thị đường thẳng với các thuộc tính style sử dụng Matplotlib và Pandas. Bài tập này giúp bạn làm quen với việc tùy chỉnh đồ thị 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