تحسين رسوم البيانات باستخدام Matplotlib في Python

عندما نتحدث عن رسم الرسوم البيانية باستخدام مكتبة Matplotlib في لغة البرمجة بايثون، قد نواجه أحياناً تحديات في ضبط حدود المحور بطريقة تلائم بياناتنا بشكل أفضل. في مشكلتك المحددة، تبدو الصورتين الأولى والثانية كأنهما لا يعكسان تمامًا ما تحاول تحقيقه. الصورة الأولى تظهر تباعدًا كبيرًا على اليمين واليسار، بينما الصورة الثانية تبدو ضيقة جدًا.

لحل هذا التحدي، يمكنك النظر في استخدام الأمر plt.xlim() لتعيين حدود المحور الأفقي (x-axis) بشكل فردي بدلاً من استخدام plt.axis('tight') الذي يضبط كل من المحورين الأفقي والرأسي.

في هذا السياق، يمكنك تحقيق النتيجة المرغوبة بشكل أكثر دقة عبر الأمر التالي:

pythonCopy code
plt.xlim(left=min(x_data), right=max(x_data))

حيث x_data هو مصفوفة البيانات على المحور الأفقي. بهذه الطريقة، ستكون قادرًا على تحديد حدود المحور الأفقي بشكل دقيق تعتمد على نطاق البيانات الفعلي.

الرمز الكامل قد يبدو كما يلي:

pythonCopy code
import matplotlib.pyplot as plt

# قم بتعيين البيانات الخاصة بك
x_data = [...]  # بيانات المحور الأفقي
y_data = [...]  # بيانات المحور الرأسي

# قم برسم البيانات
plt.plot(x_data, y_data)

# حدد حدود المحور الأفقي بشكل منفصل
plt.xlim(left=min(x_data), right=max(x_data))

# أضف أي تعديلات أخرى أو تسميات للرسم البياني
plt.xlabel('اسم المحور الأفقي')
plt.ylabel('اسم المحور الرأسي')
plt.title('عنوان الرسم البياني')

# قم بعرض الرسم البياني
plt.show()

بهذا الشكل، يمكنك ضبط حدود المحور الأفقي بدقة وتحقيق النتيجة المرغوبة دون الحاجة إلى ضبط الحدود بشكل يدوي.

عند العمل على تحسين الرسوم البيانية باستخدام مكتبة Matplotlib، يمكن أن تكون استخدام أوامر محددة أمرًا ذا أهمية خاصة لتحسين جودة الرسم البياني وجعله أكثر جاذبية ووضوحًا. إليك بعض المعلومات الإضافية التي قد تكون مفيدة:

1. تسميات المحاور والعناوين:
   قم بإضافة تسميات واضحة للمحاور وعنوان الرسم البياني لتوفير سياق للبيانات. يمكنك استخدام الأوامر plt.xlabel(), plt.ylabel(), و plt.title() لهذا الغرض.

   pythonCopy code
   plt.xlabel('اسم المحور الأفقي')
   plt.ylabel('اسم المحور الرأسي')
   plt.title('عنوان الرسم البياني')
   

2. إضافة شبكة (Grid):
   يمكنك إضافة شبكة للرسم البياني لتسهيل قراءته وفهمه. يمكن فعل ذلك باستخدام الأمر plt.grid().

   pythonCopy code
   plt.grid(True)
   

3. تحسين التسميات:
   قد ترغب في استخدام الأمر plt.xticks() لتحسين توزيع التسميات على المحور الأفقي. يمكنك تحديد القيم التي تظهر على المحور باستخدام هذا الأمر.

   pythonCopy code
   plt.xticks([list_of_ticks_values])
   

4. تخصيص ألوان الخطوط:
   يمكنك تحسين جاذبية الرسم البياني بتخصيص ألوان الخطوط. يمكنك تحقيق ذلك عن طريق إضافة وسم color إلى الأمر plt.plot().

   pythonCopy code
   plt.plot(x_data, y_data, color='blue')
   

5. إضافة تفاصيل إضافية:
   قد تحتاج أحيانًا إلى إضافة مزيد من التفاصيل مثل الشرح أو العلامات التوضيحية. يمكنك استخدام الأوامر plt.text() أو plt.annotate() لإضافة نص إضافي إلى الرسم البياني.

   pythonCopy code
   plt.text(x, y, 'نص إضافي')
   

مع هذه الإضافات، يمكنك تحسين جودة الرسم البياني وجعله أكثر فهمًا وجاذبية بشكل عام. استمر في التجربة وتحسين الرسوم البيانية وفقًا لاحتياجات مشروعك واهتماماتك.