Как установить модуль graph в python?
@ urban_will Чтобы установить модуль graph в Python, вам нужно сначала убедиться, что у вас установлен пакетный менеджер pip . В большинстве случаев pip уже установлен вместе с Python. Чтобы убедиться, что pip установлен, можно выполнить следующую команду в командной строке (терминале) или командной оболочке:
Если pip установлен, вы увидите его версию. Если же pip не установлен, вам нужно будет установить его сначала.
После того как у вас установлен pip , вы можете установить модуль graph с помощью следующей команды:
Эта ко***** установит модуль graph и все необходимые зависимости. После успешной установки вы сможете импортировать модуль graph в своем коде, используя следующую конструкцию:
Для установки модуля graph в Python необходимо выполнить следующие шаги:
- Убедитесь, что у вас установлен менеджер пакетов pip. Для этого можно запустить команду pip —version в командной строке. Если pip не установлен, его можно установить, следуя инструкциям на официальном сайте pip (https://pip.pypa.io/en/stable/installation/).
- Откройте командную строку (или терминал в Linux/MacOS) и выполните команду pip install graph.
- Дождитесь завершения установки модуля. После установки вы можете использовать модуль graph в своих программах на Python.
Обратите внимание, что в Python есть несколько модулей, которые называются graph , поэтому в зависимости от того, какой модуль вам нужен, вы можете использовать другую команду установки. Например, если вам нужен модуль graph-tool , вы можете установить его с помощью команды pip install graph-tool .
Plotly No module named 'graph'
I am trying to use graph module for plot and trace_values but I come across with this error:
No module named ‘graph’
Any help with be greatly appreciated!
2 Answers 2
Your snippet looks like the one from this GitHub repository, I found the exact same snippet of code defined in their README .
They have defined another python module named graph in this repository.
In this context, the
I suppose you don’t have this module locally? If you git clone their repo and run the same script the function should properly load.
If you are looking for a Python graph library, you can take a look at NetworkX .
You are using plotly and probably following some kind of tutorial like this. You need to define these functions. You need the following to make it work:
EDIT 1:
In this context, from graph import plot, trace_values can be used given that the repository is cloned.
Just download the repository from here and then from graph import plot, trace_values should work if you are inside the folder ( introduction-to-derivatives-lab-data-science-alpha-master )
Installation#
The easiest way to meet these dependencies is with pip or with a scientific python distribution like Anaconda.
There are many different ways to install pyqtgraph, depending on your needs:
The most common way to install pyqtgraph is with pip:
Some users may need to call pip3 instead. This method should work on all platforms.
conda#
pyqtgraph is on the default Anaconda channel:
It is also available in the conda-forge channel:
From Source#
To get access to the very latest features and bugfixes you have three choices:
Clone pyqtgraph from github:
Now you can install pyqtgraph from the source:
Directly install from GitHub repo:
You can change master of the above command to the branch name or the commit you prefer.
You can simply place the pyqtgraph folder someplace importable, such as inside the root of another project. PyQtGraph does not need to be “built” or compiled in any way.
Other Packages#
Packages for pyqtgraph are also available in a few other forms:
Debian, Ubuntu, and similar Linux: Use apt install python-pyqtgraph or download the .deb file linked at the top of the pyqtgraph web page.
Библиотека Matplotlib для построения графиков
Разбираемся в том, как работает библиотека Matplotlib, и строим первые графики.
Иллюстрация: Оля Ежак для Skillbox Media
Matplotlib — популярная Python-библиотека для визуализации данных. Она используется для создания любых видов графиков: линейных, круговых диаграмм, построчных гистограмм и других — в зависимости от задач.
В этой статье научимся импортировать библиотеку и на примерах разберём основные способы визуализации данных.
Что такое Matplotlib и зачем она нужна
Библиотека Matplotlib — пакет для визуализации данных в Python, который позволяет работать с данными на нескольких уровнях:
- с помощью модуля Pyplot, который рассматривает график как единое целое;
- через объектно-ориентированный интерфейс, когда каждая фигура или её часть является отдельным объектом, — это позволяет выборочно менять их свойства и отображение.
В этой статье мы будем работать с модулем Pyplot, которого достаточно для построения графиков.
Matplotlib используют для визуализации данных любой сложности. Библиотека позволяет строить разные варианты графиков: линейные, трёхмерные, диаграммы рассеяния и другие, а также комбинировать их.
Дополнительные библиотеки позволяют расширить возможности анализа данных. Например, модуль Cartopy добавляет возможность работать с картографической информацией. Подробно про Matplotlib можно узнать из официальной документации.
Сама Matplotlib является основой для других библиотек — например, Seaborn позволяет проще создавать графики и имеет больше возможностей для косметического улучшения их внешнего вида. Но Matplotlib — это базовая библиотека для визуализации данных, незаменимая в анализе данных.
Как связаны Matplotlib, Pyplot и Pylab
При погружении в Matplotlib можно встретить упоминание двух модулей — Pyplot и Pylab. Важно понимать, какой из них использовать в работе и почему они появились. Разберёмся в терминологии.
Библиотека Matplotlib — это пакет для визуализации данных в Python. Pyplot — это модуль в пакете Matplotlib. Его вы часто будете видеть в коде как matplotlib.pyplot. Модуль помогает автоматически создавать оси, фигуры и другие компоненты, не задумываясь о том, как это происходит. Именно Pyplot используется в большинстве случаев.
Pylab — это ещё один модуль, который устанавливается вместе с пакетом Matplotlib. Он одновременно импортирует Pyplot и библиотеку NumPy для работы с массивами в интерактивном режиме или для доступа к функциям черчения при работе с данными.
Сейчас Pylab имеет только историческое значение — он облегчал переход с MATLAB на Matplotlib, так как позволял обходиться без операторов импорта (а именно так привыкли работать пользователи MATLAB). Вы можете встретиться с Pylab в примерах кода на разных сайтах, но на практике использовать модуль не придётся.
Установка и импорт библиотеки
Matplotlib — универсальная библиотека, которая работает в Python на Windows, macOS и Linux. При работе с Google Colab или Jupyter Notebook устанавливать Python и Matplotlib не понадобится — язык программирования и библиотека уже доступны «из коробки». Но если вы решили писать код в другой IDE, например в Visual Studio Code, то сначала установите Python, а затем библиотеку Learn через терминал:
Теперь можно переходить к импорту библиотеки:
Сокращение plt для библиотеки — общепринятое. Вы встретите его в официальной документации, книгах и в ноутбуках других людей. Так что используйте его.
Строим первый график в Matplotlib
Для начала создадим две переменные — x и y, которые будут содержать координаты точек по осям х и у:
Теперь построим график, который соединит эти точки:
Мы получили обычный линейный график. Разберём каждую команду:
- plt.plot() — стандартная функция, которая строит график в соответствии со значениями, которые ей были переданы. Мы передали в неё координаты точек;
- plt.show() — функция, которая отвечает за вывод визуализированных данных на экран. Её можно и не указывать, но тогда, помимо красивой картинки, мы увидим разную техническую информацию.
Дополним наш первый график заголовком и подписями осей:
Смотрим на результат:
С помощью Matplotlib можно настроить отображение любого графика. Например, мы можем изменить цвет линии, а также выделить точки, координаты которых задаём в переменных:
Теперь точки хорошо видны, а цвет точек и линии изменился на зелёный:
Подробно про настройку параметров функции plt.plot() можно прочесть в официальной документации.
Диаграмма рассеяния, или scatterplot
Диаграмма рассеяния используется для оценки взаимосвязи двух переменных, значения которых откладываются по разным осям. Для её построения используется функция plt.scatter(), аргументами которой выступают переменные с дискретными значениями:
Диаграмма рассеяния выглядит как множество отдельных точек:
Столбчатая диаграмма
Такой тип визуализации позволяет удобно сравнивать значения отдельных переменных. В столбчатой диаграмме длина столбцов пропорциональна показателям, которые они отображают. Как правило, одна из осей соответствует одной категории, а вторая — её дискретному значению.
Например, столбчатая диаграмма позволяет наглядно показать величину прибыли по месяцам. Построим следующий график:
Столбчатая диаграмма позволяет увидеть динамику изменения прибыли по месяцам:
Комбинируем разные варианты графиков
Для некоторых задач полезно объединить несколько типов графиков, например столбчатую диаграмму и линейный график. Доработаем его, добавив к столбцам точки со значениями прибыли, и соединим их:
Теперь на одном экране мы видим сразу оба типа:
Всё получилось. Но сейчас линейный график видно плохо — он просто теряется на синем фоне столбцов. Увеличим прозрачность столбчатой диаграммы с помощью параметра alpha:
Параметр alpha может принимать значения от 0 до 1, где 0 — полная прозрачность, а 1 — отсутствие прозрачности. Посмотрим на результат:
Теперь линейный график хорошо виден и мы можем оценивать динамику изменения прибыли.
Круговая диаграмма
Круговую диаграмму используют для отображения состава групп. Например, мы можем наглядно показать, какие марки автомобилей преобладают на дорогах города:
Так информация нагляднее, но непонятно, какая именно доля приходится на каждую марку автомобиля. Поэтому круговые диаграммы всегда лучше дополнять значениями в процентах. Отредактируем наш код, добавив к функции pie параметр autopct:
В параметр мы передаём формат отображения числа. В нашем случае это будет целое число с одним знаком после запятой. Запустим код и посмотрим на результат:
Теперь сравнить категории проще, так как мы видим числовые значения.
Сложные визуализации
Построим столбчатый график с накоплением. Он позволяет оценить динамику соотношения значений одной переменной. Попробуем показать, как соотносится количество устройств на Android и iOS в разные годы:
Смотрим на результат:
График позволяет увидеть, что соотношение устройств, работающих на Android и iOS, постепенно меняется — устройств на Android становится больше.
Что дальше?
Matplotlib — мощная библиотека для визуализации данных в Python. В этой статье мы познакомились только с самыми основами. Ещё много полезной информации можно найти в официальной документации.
Но если вы решили действительно углубиться в возможности библиотеки и визуализацию данных, то здесь помогут книги: