Matplotlib — users — ImportError: No module named pyplot

Classic

List

Threaded

ImportError: No module named pyplot

I am using Ubuntu Gutsy 7.10 and want to use matplotlib.pyplot but when I execute:

> import matplotlib.pyplot as plt

>>> import matplotlib.plot as plt
Traceback (most recent call last):
File » «, line 1, in
ImportError: No module named plot

I installed matplotlib using synaptic.

I found another reference to this problem on Google but no solution.

I cannot find pyplot.py anywhere on my disk. I can import matplotlib by itself.

Is there another Ubuntu package I should install? Is anyone working on a fix to the matplotlib ubuntu packages? If so, then does anyone know when this may be resolved?

Any advice would be appreciated.

Re: ImportError: No module named pyplot

What version of matplotlib do you have?

import matplotlib
print matplotlib.__version__

—
Ryan May
Graduate Research Assistant
School of Meteorology
University of Oklahoma

Re: ImportError: No module named pyplot

here you wrote «plot» not «pyplot»: might this be the problem?

Re: ImportError: No module named pyplot

Yes, I did have an typo in when reporting the problem, it should be pyplot not plot. However, the problem is with pyplot anyway. The version of matplotlib is 0.90.1 as shown here:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
Traceback (most recent call last):
File » «, line 1, in
ImportError: No module named pyplot
>>> import matplotlib
>>> print matplotlib.__version__
0.90.1
>>>

If this version is to young then how can I get Ubuntu to load a later version?

Thank you for your response. Again, I appreciate any help anyone could provide.

mzs wrote:
> Hi,
>
> I am using Ubuntu Gutsy 7.10 and want to use matplotlib.pyplot but when I
> execute:
>
>> import matplotlib.pyplot as plt
>
> I get:
>
>>>> import matplotlib.plot as plt
> Traceback (most recent call last):
> File » «, line 1, in
> ImportError: No module named plot
>
> I installed matplotlib using synaptic.
>
> I found another reference to this problem on Google but no solution.
>
> I cannot find pyplot.py anywhere on my disk. I can import matplotlib by
> itself.
>
> Is there another Ubuntu package I should install? Is anyone working on a
> fix to the matplotlib ubuntu packages? If so, then does anyone know when
> this may be resolved?
>
> Any advice would be appreciated.

What version of matplotlib do you have?

import matplotlib
print matplotlib.__version__

—
Ryan May
Graduate Research Assistant
School of Meteorology
University of Oklahoma

Re: ImportError: No module named pyplot

In the early releases of matplotlib, the procedural plotting interface
of matplotlib resided in «pylab», which also mixed in a lot of
numerical routines from numpy and other places. *After* the release
of 0.90.1, Eric Firing reorganized the plotting functions into a
separate module «matplotlib.pyplot» so people could access them w/o
having to get all of the numpy functions in the same namespace. See

The version you are using is 2 years old, so you may want to consider
upgrading. But you can get the same functionality with 0.90.1 by
simply

>>> import pylab as plt

>>> import matplotlib.pyplot as plt

Re: ImportError: No module named pyplot

Thank you for the information. I figured out that using pylab works. I would rather use a current version. I tried to find the version you mentioned in a deb package for Ubuntu but it doesn’t seem to exist. Do you know why or where can I get it?

Thank you again.
Marc

On Wed, Jan 21, 2009 at 6:38 AM, mzs wrote:
>
> Yes, I did have an typo in when reporting the problem, it should be pyplot
> not plot. However, the problem is with pyplot anyway. The version of
> matplotlib is 0.90.1 as shown here:
>
> >>> import matplotlib.pyplot as plt
> Traceback (most recent call last):
> File » «, line 1, in
> ImportError: No module named pyplot
> >>> import matplotlib
> >>> print matplotlib.__version__
> 0.90.1
> >>>

In the early releases of matplotlib, the procedural plotting interface
of matplotlib resided in «pylab», which also mixed in a lot of
numerical routines from numpy and other places. *After* the release
of 0.90.1, Eric Firing reorganized the plotting functions into a
separate module «matplotlib.pyplot» so people could access them w/o
having to get all of the numpy functions in the same namespace. See

The version you are using is 2 years old, so you may want to consider
upgrading. But you can get the same functionality with 0.90.1 by
simply

No module named matplotlib

Re: No module named matplotlib AppImage

• Quote

Post by sgrogan » Wed Feb 21, 2018 9:37 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by triplus » Sun Feb 25, 2018 2:03 pm

For now i made a pull request and added Matplotlib to AppImage recipe.

Re: No module named matplotlib AppImage

• Quote

Post by triplus » Sun Feb 25, 2018 5:45 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by sgrogan » Mon Feb 26, 2018 11:22 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by NormandC » Tue Feb 27, 2018 3:29 am

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by triplus » Tue Feb 27, 2018 9:49 am

AppImage based on Ubuntu 16.04 likely wouldn’t have the Matplotlib issue. That much is true. But glibc version would be higher and somehow i have a feeling Trusty is still the recommended choice from AppImage upstream. What would likely help a bit is to have a PPA we could add to the upstream recipe. And on it we could for example have backported Matplotlib package or/and a copy of OpenCAMLib. But such things usually take time to (and don’t always) happen.

Anyway what i did is i «repacked» the Trusty Matplotlib package in AppImage Recipe. And small Python related patch was needed. In addition i noticed Plot module needs python-tk to function and i added that to the AppImage recipe. Hopefully that will do:

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by sgrogan » Tue Feb 27, 2018 10:37 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by triplus » Wed Feb 28, 2018 5:26 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by sgrogan » Wed Feb 28, 2018 11:01 pm

Re: No module named matplotlib

• Quote

Post by triplus » Thu Mar 01, 2018 1:37 am

I investigated this further. As when Animation and Plot workbenches were both installed. Trying to follow this basic Plot workbench tutorial didn’t work:

It looks like setting backend:

Needs to happen in any individual module using Matplotlib or issues will occur. This is where the python-tk dependency is coming from. As without setting backend TkAgg is being used. I proposed a change for the Animation workbench here:

When using the Qt4Agg or Qt5Agg backend. The dependency python-tk isn’t needed anymore. I left it in AppImage PR for now as i noticed one of the FEM commands uses Matplotlib (and doesn’t set a backend). Hence it might or might not work without python-tk. Likely related to what other modules have already done before using the command. Would test the command but due to command being too complex for me to try it out it didn’t happen.

In addition i added SciPy as dependency for AppImage. Animation workbench uses it. How does this work on other platforms? Is SciPy available there? AppImage related PR if/when merged should therefore enable Matplotlib and SciPy support. Due to small size python-tk package will also be included for now. From AppImage Qt5 perspective and supporting Matplotlib. Matplotlib will need to be upgraded to a newer version if we want Qt5Agg/PySide2 support.

No module named matplotlib

Мы покажем вам как импортировать сторонние модули в Python 3

Язык Python все любят за то, что он имеет большое количество встроенных функций. Из стандартных можно выделить такие:

• Отображение значения с помощью команды print();

• Возврат длины коллекции и последовательности за счет len();

• Возврат абсолютного значения числа посредством abs();

• Преобразование данных в целое число командой int();

Вышеописанных функций мало кому будет достаточно. Поэтому и придумывают модули для расширения функционала. Это файлы, написанные на языке Python с кодом и имеющие расширение .py. Вы можете ссылаться на любой файл, как на модуль, просто опустив расширение при обращении. Такой модуль вы можете использовать в командной строке, а также импортировать его в другие файлы на Python.

Кроме того, модули также определяют переменные, функции, классы. На них также можно ссылаться в других файлах при помощи интерпретатора командной строки языка Python. Посредством команды import вы сможете импортировать модули. Определения сохраняются при выполнении кода Python, поэтому файл и может их использовать. При импорте модуля hello языка Python, интерпретатор сначала будет искать его во встроенных модулях. Если это не удастся, то поиск файла hello.py продолжится в папках, которые заданы в sys.path.

В нашей статье мы покажем, как ставить модули, а также импортировать их и делать им псевдонимы.

1) Как просмотреть инсталлированные модули?

Большое количество модулей содержатся в Python Standard Library. Они предоставляют стандартные решения, а также доступ к функциональным возможностям системы. Библиотека ставится при установке языка Python. Если вы хотите убедиться в доступности модулей, то придется зайти в среду разработки и запустить интерпретатор языка Python. Для этого наберите в командной строке:

Чтобы убедиться в готовности модуля к работе, запускаем оператор import посредством:

данный модуль встроенный, поэтому вывода мы не увидим. Т.е. для его запуска не требуется ничего делать. Теперь попробуем задать имя модуля, который не является дефолтным. Наберите в командной строке:

Команда вернет ошибку, если такого модуля нет:

Для его инсталляции посредством pip нам нужно отключить интерпретатор Python. Это можно сделать посредством комбинации клавиш Ctrl+D. Наберите в консоли:

Когда модуль будет установлен, нужно попробовать его импортировать.

2) Как импортировать модули?

Для доступа к функциям модуля импортируйте его посредством оператора import. Он состоит из имени модуля и ключевика import. Данное выражение должно располагаться в верхней части кода документа на Python. Для импорта модуля random, генерирующего случайные числа, в программу my_rand_int.py потребуется открыть файл и написать:

После этого модуль станет доступным в качестве отдельного пространства имен в текущей открытой программе. Поэтому на функцию можно ссылаться в точечной нотации ([module].[function]).

Вышеописанный модуль random будет работать в качестве функции, если использовать:

• random.randint() для вызова функции, которая может вернуть случайное число;

• random.randrange() способен вызвать функцию, возвращающую из заданной последовательности случайный элемент.

Теперь сделаем цикл for, ведь это даст нам возможность увидеть в работе модуль random. Нужно открыть файл my_rand_int.py чтобы внутрь добавить:

Программа импортирует модуль random, после чего идет запуск цикла for, способного обработать 10 элементов. Кроме того, она способна выдать любое целое число от 1 до 20. Данные значения в качестве параметров задаются посредством random.randint(). Сначала запустим программу с помощью:

На дисплее вы увидите 10 случайных значений из указанного диапазона.

При необходимости применения функций нескольких модулей, потребуется добавить для каждого команду import:

Имейте ввиду, что некоторые программы могут импортировать несколько модулей, но внутри одного выражения import разделяют их запятыми. Однако это несколько противоречит руководству по написанию кода РЕР8. Для применения второго импортированного, добавьте в программу константу pi, либо снизьте количество выдаваемых случайных чисел. Наберите:

После этого можно сохранять изменения и запускать программу по новой. В выборке вы получите примерно такой результат:

3) Использование выражения from… import

Оно может пригодиться для ссылки в пространстве имен на элементы из модуля. При импорте модулей таким образом, получится ссылаться на функцию не по точечным нотациям, а по имени. Конструкция from… import позволит вам указать напрямую, на какие определения нужно ссылаться. Кроме того, оператор import ссылается в некоторых программах на все определения модуля посредством символа *. Однако такой подход также противоречит стандартам. Импортируем из модуля random функцию randint(). Наберите в консоли:

В первую очередь нам придется вызвать ключевик from, а также задать название модуля. После этого используется import с заданием нужной функции. Благодаря этому можно не использовать нотацию (random.randint()), а просто указать randint() в консоли:

На экране вы увидите вывод чисел, как и в прошлом варианте. Ведь конструкция from … import дает возможность вызывать функции не используя точечную нотацию.

4) Применение псевдонимов модулей

Вы можете настраивать модульные имена, т.е. использовать псевдонимы. Для этой цели в языке Python имеется ключевое слово as. Если одно имя уже используется в программе, то такое же имя для другого модуля получится заменить. Это даст вам возможность сократить до аббревиатуры длинное имя модуля. Для этого пригодится следующая конструкция:

Заменим имя модуля math, сократив его до m в файле программы my_math.py. Наберите в консоли:

Имейте ввиду, что на число pi теперь мы будем ссылаться с помощью m.pi, а не как ранее на math.pi. кроме того, для некоторых модулей, обращение применяется в обязательном порядке. В документации к matplotlib.pyplot разработчики рекомендуют использовать сокращение plt:

В программах выгодно использовать короткие имена модулей. Это снизит вероятность допуска ошибки, опечатки.

При импорте вы получите доступ к сторонним функциям языка Python. Некоторые модули поставляются по умолчанию вместе с языком Python. Другие же вы сможете поставить на счет pip. Они необходимы для повышения производительности и надежности программы. Кроме того, требуемые модули можно создавать самостоятельно.

Installation¶

Report a compilation problem¶

Matplotlib compiled fine, but nothing shows up when I use it¶

The first thing to try is a clean install and see if that helps. If not, the best way to test your install is by running a script, rather than working interactively from a python shell or an integrated development environment such as IDLE which add additional complexities. Open up a UNIX shell or a DOS command prompt and run, for example:

This will give you additional information about which backends Matplotlib is loading, version information, and more. At this point you might want to make sure you understand Matplotlib’s configuration process, governed by the matplotlibrc configuration file which contains instructions within and the concept of the Matplotlib backend.

If you are still having trouble, see Getting help .

How to completely remove Matplotlib¶

Occasionally, problems with Matplotlib can be solved with a clean installation of the package. In order to fully remove an installed Matplotlib:

1. Delete the caches from your Matplotlib configuration directory .
2. Delete any Matplotlib directories or eggs from your installation directory .

Linux Notes¶

To install Matplotlib at the system-level, we recommend that you use your distribution’s package manager. This will guarantee that Matplotlib’s dependencies will be installed as well.

If, for some reason, you cannot use the package manager, you may use the wheels available on PyPI:

OSX Notes¶

Which python for OSX?¶

Apple ships OSX with its own Python, in /usr/bin/python , and its own copy of Matplotlib. Unfortunately, the way Apple currently installs its own copies of NumPy, Scipy and Matplotlib means that these packages are difficult to upgrade (see system python packages). For that reason we strongly suggest that you install a fresh version of Python and use that as the basis for installing libraries such as NumPy and Matplotlib. One convenient way to install Matplotlib with other useful Python software is to use one of the excellent Python scientific software collections that are now available:

These collections include Python itself and a wide range of libraries; if you need a library that is not available from the collection, you can install it yourself using standard methods such as pip. Continuum and Enthought offer their own installation support for these collections; see the Ananconda and Canopy web pages for more information.

Other options for a fresh Python install are the standard installer from python.org, or installing Python using a general OSX package management system such as homebrew or macports. Power users on OSX will likely want one of homebrew or macports on their system to install open source software packages, but it is perfectly possible to use these systems with another source for your Python binary, such as Anaconda, Canopy or Python.org Python.

Installing OSX binary wheels¶

If you are using Python from https://www.python.org, Homebrew, or Macports, then you can use the standard pip installer to install Matplotlib binaries in the form of wheels.

pip is installed by default with python.org and Homebrew Python, but needs to be manually installed on Macports with

Once pip is installed, you can install Matplotlib and all its dependencies with from the Terminal.app command line:

( sudo python3.6 . on Macports).

You might also want to install IPython or the Jupyter notebook ( python3 -mpip install ipython notebook ).

pip problems¶

If you get errors with pip trying to run a compiler like gcc or clang , then the first thing to try is to install xcode and retry the install. If that does not work, then check Getting help .

Checking your installation¶

The new version of Matplotlib should now be on your Python «path». Check this at the Terminal.app command line:

You should see something like

where 3.0.0 is the Matplotlib version you just installed, and the path following depends on whether you are using Python.org Python, Homebrew or Macports. If you see another version, or you get an error like

then check that the Python binary is the one you expected by running

Matplotlib. Урок 2. Работа с инструментом pyplot

Практически все задачи, связанные с построением графиков, можно решить, используя возможности, которые предоставляет модуль pyplot . В рамках данного урока мы рассмотрим базовые возможности модуля для построения графиков.

Для того, чтобы запустить любой из примеров, продемонстрированных в первом уроке (“ Matplolib . Урок 1. Быстрый старт), вам предварительно нужно было импортировать pyplot из библиотеки Matplolib . В настоящее время среди пользователей этого инструмента принято импорт производить следующим образом:

Создатели Matplolib постарались сделать его похожим в использовании на MATLAB , так что если вы знакомы с последним, то разобраться с библиотекой будет проще.

Основы работы с pyplot

Построение графиков

Основным элементом изображения, которое строит pyplot является Фигура (Figure), на нее накладываются один или более графиков, осей, надписей и т.п. Для построения графика используется команда plot() . В самом минимальном варианте можно ее использовать без параметров:

В результате будет выведено пустое поле:

Далее команду импорта и magic -команду для Jupyter (первая и вторая строки приведенной выше программы) мы использовать не будем.

Если в качестве параметра функции plot() передать список, то значения из этого списка будут отложены по оси ординат (ось y ), а по оси абсцисс (ось x ) будут отложены индексы элементов массива:

Для того, чтобы задать значения по осям x и y необходимо в plot() передать два списка:

Текстовые надписи на графике

Наиболее часто используемые текстовые надписи на графике это:

• наименование осей;
• наименование самого графика;
• текстовое примечание на поле с графиком;
• легенда.

Рассмотрим кратко данные элементы, более подробный рассказ о них будет в одном из ближайших уроков.

Наименование осей

Для задания подписи оси x используется функция xlabel() , оси y – ylabel(). Разберемся с аргументами данных функций. Здесь и далее аргументы будем описывать следующим образом:

• Имя_аргумента: тип(ы)
  • Описание

Для функций xlabel()/ylabel() основными являются следующие аргументы:

• xlabel (или ylabel):str
  • Текст подписи.
• labelpad : численное значение либо None; значение по умолчанию: None
  • Расстояние между областью графика, включающую оси, и меткой.

Функции xlabel()/ylabel() принимают в качестве аргументов параметры конструктора класса matplotlib.text.Text , некоторые из них нам могут пригодиться:

• fontsize или size: число либо значение из списка: <‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ‘xx-large’>.
  • Размер шрифта.
• fontstyle: значение из списка: <‘normal’, ‘italic’, ‘oblique’>.
  • Стиль шрифта.
• fontweight: число в диапазоне от 0 до 1000 либо значение из списка: <‘ultralight’, ‘light’, ‘normal’, ‘regular’, ‘book’, ‘medium’, ‘roman’, ‘semibold’, ‘demibold’, ‘demi’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘extra bold’, ‘black’>.
  • Толщина шрифта.
• color: одни из доступных способов определения цвета см. Цвет линии.
  • Цвет шрифта.

Аргументов у этих функций довольно много и они позволяют достаточно тонко настроить внешний вид надписей. В рамках этого урока мы только начинаем знакомиться с инструментом pyplot поэтому не будем приводить весь список.

Заголовок графика

Для задания заголовка графика используется функция title() :

Из параметров отметим следующие:

• label : str
  • Текст заголовка.
• loc: значение из набора <‘ center ‘, ‘ left ‘, ‘ right ‘>
  • Выравнивание заголовка.

Для функции title() также доступны параметры конструктора класса matplotlib.text.Text , часть из них представлена в описании аргументов функций xlabel() / ylabel().

Текстовое примечание

За размещение текста на поле графика отвечает функция text() , которой вначале передаются координаты позиции надписи, после этого – текст самой надписи.

Легенда

Легенда будет размещена на графике, если вызвать функцию legend() , в рамках данного урока мы не будем рассматривать аргументы этой функции.

Разместим на уже знакомом нам графике необходимый набор подписей.

К перечисленным опциям мы добавили сетку, которая включается с помощью функции grid(True) .

Работа с линейным графиком

В этом параграфе мы рассмотрим основные параметры и способы их задания для изменения внешнего вида линейного графика. Matplotlib предоставляет огромное количество инструментов для построения различных видов графиков. Так как наиболее часто встречающийся вид графика – это линейный, ему и уделим внимание. Необходимо помнить, что настройка графиков других видов, будет осуществляться сходным образом.

Параметры, которые отвечают за отображение графика можно задать непосредственно в самой функции plot() :

Либо воспользоваться функцией setp() , через которую можно модифицировать нужные параметры:

Стиль линии графика

Стиль линии графика задается через параметр linestyle , который может принимать значения из приведенной ниже таблицы.

Значение параметра	Описание
‘-‘ или ‘solid’	Непрерывная линия
‘–‘ или ‘dashed’	Штриховая линия
‘-.’ или ‘dashdot’	Штрихпунктирная линия
‘:’ или ‘dotted’	Пунктирная линия
‘None’ или ‘ ‘ или ”	Не отображать линию

Стиль линии можно передать сразу после указания списков с координатами без указания, что это параметр linewidth .

Либо можно воспользоваться функцией setp() :

Результат будет тот же, что на рисунке выше.

Для того, чтобы вывести несколько графиков на одном поле необходимо передать соответствующие наборы значений в функцию plot() . Построим несколько наборов данных и выведем их с использованием различных стилей линии:

Тот же результат можно получить, вызвав plot() для построения каждого графика по отдельности. Если вы хотите представить каждый график отдельно на своем поле, то используйте для этого subplot() (см. Размещение графиков на разных полях)

Цвет линии

Задание цвета линии графика производится через параметр color (или c , если использовать сокращенный вариант). Значение может быть представлено в одном из следующих форматов:

• RGB или RGBA кортеж значений с плавающей точкой в диапазоне [0, 1] (пример: (0.1, 0.2, 0.3)
• RGB или RGBA значение в hex формате (пример: ‘#0a0a0a’)
• строковое представление числа с плавающей точкой в диапазоне [0, 1] (определяет цвет в шкале серого) (пример: ‘0.7’)
• символ из набора < ‘b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w’ >
• имя цвета из палитры X11 / CSS4
• цвет из палитры xkcd( https://xkcd.com/color/rgb/ ), должен начинаться с префикса ‘xkcd :’
• цвет из набора Tableau Color (палитра T10 ), должен начинаться с префикса ‘tab :’

Если цвет задается с помощью символа из набора < ‘b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w’ >, то он может быть совмещен со стилем линии в рамках параметра fmt функции plot() .

Например штриховая красная линия будет задаваться так: ‘–r’, а штрих пунктирная зеленая так ‘-.g’

Тип графика

До этого момента мы работали только с линейными графиками, функция plot() позволяет задать тип графика: линейный либо точечный, при этом для точечного графика можно указать соответствующий маркер. Приведем пару примеров:

Размер маркера можно менять, об этом более подробно будет рассмотрено в уроке, посвященном точечным графикам.

Размещение графиков на разных полях

Существуют три основных подхода к размещению нескольких графиков на разных полях:

• использование функции subplot() для указания места размещения поля с графиком;
• использование функции subplots() для предварительного задания сетки, в которую будут укладываться поля;
• использование GridSpec , для более гибкого задания геометрии размещения полей с графиками в сетке.

В этом уроке будут рассмотрены первые два подхода.

Работа с функцией subplot()

Самый простой способ представить графики в отдельных полях – это использовать функцию supplot() для задания их мест размещения. До этого момента мы не работали с Фигурой ( Figure ) напрямую, значения ее параметров, задаваемые по умолчанию, нас устраивали. Для решения текущей задачи придется один из параметров – размер подложки, задать вручную. За это отвечает аргумент figsize функции figure() , которому присваивается кортеж из двух float элементов, определяющих высоту и ширину подложки.

После задания размера, указывается местоположение, куда будет установлено поле с графиком с помощью функции subplot(). Чаще всего используют следующие варианты вызова subplot:

subplot(nrows, ncols, index)

• nrows: int
  • Количество строк.
• ncols: int
  • Количество столбцов.
• index: int
  • Местоположение элемента.

• pos:int
  • Позиция, в виде трехзначного числа, содержащего информацию о количестве строк, столбцов и индексе, например 212, означает подготовить разметку с двумя строками и одним столбцов, элемент вывести в первую позицию второй строки. Этот вариант можно использовать, если количество строк и столбцов сетки не более 10, в ином случае лучше обратиться к первому варианту.

Рассмотрим на примере работу с данными функциями:

Второй вариант использования subplot():

Работа с функцией subplots()

Одно из неудобств использования последовательного вызова функций subplot() заключается в том, что каждый раз приходится указывать количество строк и столбцов сетки. Для того, чтобы этого избежать, можно воспользоваться функцией subplots(), из всех ее параметров, нас пока интересуют только первые два, через них передается количество строк и столбцов сетки. Функция subplots() возвращает два объекта, первый – это Figure , подложка, на которой будут размещены поля с графиками, второй – объект или массив объектов Axes , через которые можно получить полных доступ к настройке внешнего вида отображаемых элементов.

Решим задачу вывода четырех графиков с помощью функции subplots() :

Результат будет аналогичный тому, что приведен в разделе “Работа с функцией subplot() ”.

P.S.

Вводные уроки по “Линейной алгебре на Python” вы можете найти соответствующей странице нашего сайта . Все уроки по этой теме собраны в книге “Линейная алгебра на Python”.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. Для начала вы можете познакомиться с вводными уроками. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.