رسم إحداثيات X,Y باستخدام Matplotlib: دليل شامل

Matplotlib مكتبة قوية في بايثون لإنشاء تصورات. من المهام المتكررة رسم نقاط البيانات التي تمثلها إحداثيات x و y. توضح هذه المقالة طرقًا مختلفة لتحقيق ذلك، بدءًا من الرسوم البسيطة إلى التصورات المخصصة.

محتويات الجدول

• الطريقة الأولى: رسم خط أساسي
• الطريقة الثانية: رسم تبعثر
• الطريقة الثالثة: تخصيص الرسم البياني الخاص بك
• الطريقة الرابعة: رسم مجموعات بيانات متعددة
• خاتمة
• الأسئلة الشائعة

الطريقة الأولى: رسم خط أساسي

رسوم الخطوط مثالية لعرض البيانات التي تمثل دالة مستمرة أو سلسلة من النقاط المتصلة.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# بيانات عينة
x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  #استخدام numpy لأداء أفضل مع مجموعات بيانات أكبر
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])

# إنشاء الرسم البياني
plt.plot(x_coords, y_coords)

# إضافة تسميات وعنوان
plt.xlabel("محور X")
plt.ylabel("محور Y")
plt.title("رسم خط أساسي")

# عرض الرسم البياني
plt.show()

الطريقة الثانية: رسم تبعثر

رسوم التبعثر هي الأنسب عندما لا تكون نقاط البيانات متصلة بالضرورة، مما يُظهر العلاقة بين متغيرين دون الإشارة إلى الاستمرارية.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# بيانات عينة
x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])

# إنشاء رسم التبعثر
plt.scatter(x_coords, y_coords)

# إضافة تسميات وعنوان
plt.xlabel("محور X")
plt.ylabel("محور Y")
plt.title("رسم تبعثر")

# عرض الرسم البياني
plt.show()

الطريقة الثالثة: تخصيص الرسم البياني الخاص بك

يوفر Matplotlib خيارات تخصيص واسعة النطاق لإنشاء رسوم بيانية جذابة بصريًا وغنية بالمعلومات.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])

# إنشاء الرسم البياني مع التخصيصات
plt.plot(x_coords, y_coords, marker='o', linestyle='--', color='red', label='نقاط البيانات')

# إضافة تسميات وعنوان
plt.xlabel("محور X")
plt.ylabel("محور Y")
plt.title("رسم بياني مخصص")

# إضافة مفتاح
plt.legend()

# ضبط حدود المحور
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 6)

# إضافة شبكة لقراءة أفضل
plt.grid(True)

# عرض الرسم البياني
plt.show()

الطريقة الرابعة: رسم مجموعات بيانات متعددة

ارسم بسهولة مجموعات بيانات متعددة على نفس المحاور للمقارنة.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
y2 = np.array([1, 3, 5, 2, 4])

plt.plot(x, y1, label='مجموعة البيانات 1')
plt.plot(x, y2, label='مجموعة البيانات 2')

plt.xlabel("محور X")
plt.ylabel("محور Y")
plt.title("مجموعات بيانات متعددة")
plt.legend()
plt.show()

خاتمة

يوفر Matplotlib أدوات مرنة وقوية لعرض بيانات إحداثيات x و y. يعتمد الاختيار بين رسوم الخطوط ورسوم التبعثر على طبيعة البيانات والرسالة المطلوبة. تسمح خيارات التخصيص الواسعة بإنشاء رسوم بيانية مصممة خصيصًا، وغنية بالمعلومات، وجذابة بصريًا.

الأسئلة الشائعة

• س: ماذا لو كانت إحداثيات x و y الخاصة بي في قوائم أو مصفوفات مختلفة؟ ج: تقبل دوال الرسم في Matplotlib قوائم أو مصفوفات NumPy كمدخل لإحداثيات x و y.
• س: كيف يمكنني حفظ الرسم البياني الخاص بي في ملف؟ ج: استخدم plt.savefig("اسم_الملف.png") (أو امتداد مناسب آخر مثل .pdf، .jpg) بعد إنشاء الرسم البياني.
• س: كيفية التعامل مع الأخطاء في بياناتي (مثل قيم NaN)؟ ج: غالبًا ما يتخطى Matplotlib قيم NaN. ضع في اعتبارك أشرطة الخطأ أو طرقًا أخرى لتمثيل عدم اليقين.