كيفية استخدام مكتبة Matplotlib لإنشاء الرسوم البيانية في Python

تمت الكتابة بواسطة: عبد الحكيم

تارخ آخر تحديث: 10 سبتمبر 2024

محتوى المقال

ما هي مكتبة Matplotlib؟
البدء مع Matplotlib
أنواع الرسوم البيانية في Matplotlib
تخصيص الرسوم البيانية في Matplotlib
الرسوم البيانية المتعددة
الخلاصة

كيفية استخدام مكتبة Matplotlib لإنشاء الرسوم البيانية في Python

تُعد مكتبة Matplotlib واحدة من أقوى المكتبات وأكثرها استخدامًا لإنشاء الرسوم البيانية في Python. توفر Matplotlib أدوات متقدمة لإنشاء وتخصيص الرسوم البيانية المختلفة بما يلائم احتياجات التحليل وعرض البيانات. في هذا المقال، سنتعلم كيفية استخدام Matplotlib لإنشاء أنواع مختلفة من الرسوم البيانية مع أمثلة عملية توضح كيفية تخصيص هذه الرسوم لتناسب احتياجاتك.

ما هي مكتبة Matplotlib؟

Matplotlib هي مكتبة Python تُستخدم لإنشاء رسوم بيانية ثنائية الأبعاد. تُعتبر هذه المكتبة أداة قوية لإنشاء الرسوم البيانية من البيانات، مما يجعلها أداة مثالية للمبرمجين ومحللي البيانات الذين يرغبون في عرض نتائجهم بشكل مرئي.

لماذا نستخدم Matplotlib؟

توفر مكتبة Matplotlib مجموعة واسعة من أنواع الرسوم البيانية، مثل الرسوم الخطية، الرسوم البيانية الدائرية، الرسوم البيانية الشريطية، وغيرها.
سهولة الاستخدام والتكامل مع مكتبات Python الأخرى مثل NumPy وPandas.
تتيح تخصيص الرسوم البيانية بالكامل من حيث الألوان، العناوين، الملصقات، وغيرها من العناصر.

البدء مع Matplotlib

للبدء باستخدام Matplotlib، تأكد من تثبيتها أولاً. يمكنك تثبيتها باستخدام pip:


            $ pip install matplotlib

إنشاء رسم بياني خطي بسيط

لإنشاء رسم بياني خطي باستخدام Matplotlib، يمكنك استخدام الدالة plot() من الوحدة pyplot. سنبدأ برسم بسيط يوضح العلاقة بين قيم X و Y.


            import matplotlib.pyplot as plt


            x = [1, 2, 3, 4, 5]

            y = [2, 3, 5, 7, 11]


            plt.plot(x, y)

            plt.title("رسم بياني خطي")

            plt.xlabel("X")

            plt.ylabel("Y")

            plt.show()

في هذا المثال، نقوم برسم خط يربط بين نقاط البيانات الممثلة بـ X و Y. العنوان والملصقات تُضاف باستخدام title()، xlabel()، و ylabel().

تخصيص الرسم البياني

Matplotlib تتيح لك تخصيص كل جزء من الرسم البياني. على سبيل المثال، يمكنك تغيير لون الخط ونمطه، وإضافة شبكة:


            plt.plot(x, y, "ro--", linewidth=2, markersize=8)

            plt.grid(True)

            plt.show()

هنا، قمنا بتغيير لون الخط إلى الأحمر مع تحديد النمط كخط متقطع ودوائر عند النقاط. تم أيضًا إضافة شبكة إلى الرسم البياني.

أنواع الرسوم البيانية في Matplotlib

توفر مكتبة Matplotlib العديد من أنواع الرسوم البيانية. دعونا نلقي نظرة على بعض الأنواع الأكثر شيوعًا.

الرسم البياني الشريطي

يُستخدم الرسم البياني الشريطي لتمثيل البيانات الفئوية بأشرطة مستطيلة. يُمكنك إنشاؤه باستخدام bar():


            categories = ["A", "B", "C", "D"]

            values = [3, 7, 5, 9]


            plt.bar(categories, values, color='blue')

            plt.title("رسم بياني شريطي")

            plt.xlabel("الفئات")

            plt.ylabel("القيم")

            plt.show()

في هذا المثال، نقوم برسم رسم بياني شريطي لتمثيل قيم الفئات المختلفة.

الرسم البياني الدائري

يُستخدم الرسم البياني الدائري لعرض النسب المئوية للفئات المختلفة. يُمكنك إنشاؤه باستخدام pie():


            labels = ["A", "B", "C", "D"]

            sizes = [15, 30, 45, 10]


            plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)

            plt.title("رسم بياني دائري")

            plt.show()

هنا، قمنا بإنشاء رسم بياني دائري يُظهر النسب المئوية لكل فئة.

الرسم البياني الانتشاري

الرسم البياني الانتشاري يُستخدم لعرض العلاقة بين متغيرين كأزواج من النقاط. يُمكنك إنشاؤه باستخدام scatter():


            x = [1, 2, 3, 4, 5]

            y = [2, 4, 6, 8, 10]


            plt.scatter(x, y, color='red')

            plt.title("رسم بياني انتشاري")

            plt.xlabel("X")

            plt.ylabel("Y")

            plt.show()

في هذا المثال، قمنا بإنشاء رسم بياني انتشاري يوضح العلاقة بين X و Y كنقاط.

تخصيص الرسوم البيانية في Matplotlib

Matplotlib تقدم إمكانيات واسعة لتخصيص الرسوم البيانية، بما في ذلك إضافة العناوين، المحاور، الشبكات، والتحكم في الألوان والأنماط.

إضافة العناوين والملصقات

يمكنك إضافة عنوان للرسم البياني، وعناوين للمحاور باستخدام الدوال title()، xlabel()، و ylabel():


            plt.plot(x, y)

            plt.title("عنوان الرسم البياني")

            plt.xlabel("المحور السيني")

            plt.ylabel("المحور الصادي")

            plt.show()

تغيير الألوان والأنماط

يمكنك التحكم في ألوان وأنماط الرسوم البيانية باستخدام المعلمات المختلفة في دوال الرسم:


            plt.plot(x, y, color='green', linestyle='--', marker='o')

            plt.show()

هنا، قمنا بتغيير لون الخط إلى الأخضر، وجعل الخط متقطعًا، وإضافة علامات دائرية عند النقاط.

إضافة شبكة إلى الرسم البياني

يمكنك إضافة شبكة إلى الرسم البياني باستخدام grid():


            plt.plot(x, y)

            plt.grid(True)

            plt.show()

الشبكة تُساعد على قراءة القيم بشكل أفضل من الرسم البياني.

الرسوم البيانية المتعددة

يمكنك إنشاء رسوم بيانية متعددة في نافذة واحدة باستخدام subplot():


            plt.subplot(2, 1, 1)

            plt.plot(x, y)

            plt.title("الرسم البياني 1")


            plt.subplot(2, 1, 2)

            plt.plot(y, x)

            plt.title("الرسم البياني 2")


            plt.tight_layout()

            plt.show()

في هذا المثال، نقوم بإنشاء رسمين بيانيين في نافذة واحدة. tight_layout() يُساعد على منع التداخل بين الرسوم.

الخلاصة

تُعتبر مكتبة Matplotlib أداة قوية ومرنة لإنشاء الرسوم البيانية في Python. من خلال فهم الأساسيات، يمكنك إنشاء رسوم بيانية مخصصة تلبي احتياجاتك في عرض البيانات وتحليلها. سواء كنت بحاجة إلى رسوم بيانية بسيطة أو تخطيطات معقدة، فإن Matplotlib توفر لك الأدوات اللازمة لتحقيق ذلك.