Question

3. Опишіть алгоритм побудови графіка змін деякої величини з використанням графічних методів модуля tkinter. 4. Назвіть методи класу matplotlib.pyplot, призначені для візуалізації табличних величин. 5. Поясніть призначення інструментів інтерактивної навігації графічного вікна Допоможіть терміново Даю 70 балів

Answer 1

3. Імпортуємо модуль tkinter: import tkinter as tk

Створюємо вікно для графіка: root = tk.Tk()

Додаємо заголовок до вікна: root.title("Графік зміни величини")

Створюємо поле для введення даних: data_entry = tk.Entry(root)

Розміщуємо поле для введення даних на вікні: data_entry.pack()

Створюємо область для графіка: canvas = tk.Canvas(root, width=500, height=500)

Розміщуємо область для графіка на вікні: canvas.pack()

Створюємо функцію для побудови графіка:

4. цей метод використовується для побудови лінійного графіка на основі вхідних даних.

scatter(): цей метод використовується для побудови точкової діаграми на основі вхідних даних.

bar(): цей метод використовується для побудови стовпчикової діаграми на основі вхідних даних.

hist(): цей метод використовується для побудови гістограми на основі вхідних даних.

boxplot(): цей метод використовується для побудови "ящика з вусами" на основі вхідних даних.

pie(): цей метод використовується для побудови кругової діаграми на основі вхідних даних.

table(): цей метод використовується для побудови таблиці на основі вхідних даних.

5. Інтерактивна навігація є важливим інструментом візуалізації даних, що дозволяє користувачеві взаємодіяти з графічним вікном та маніпулювати відображенням даних. Інструменти інтерактивної навігації, які надає бібліотека matplotlib, можуть включати в себе такі елементи:

Zoom In/Out: інструмент, який дозволяє збільшувати або зменшувати масштаб відображення даних на графіку.

Pan: інструмент, який дозволяє переміщувати відображення даних по графіку в залежності від потреб користувача.

Subplots: інструмент, який дозволяє розміщувати кілька графіків в одному вікні.

Cursor: інструмент, який дозволяє відображати значення точок на графіку при наведенні курсора на них.

Toolbar: набір інструментів, які можуть включати в себе вищезгадані та інші інструменти, які забезпечують зручний та ефективний контроль над відображенням даних.

Answer 2

Зважаючи на ваші запити, надам відповіді на кожне питання окремо.

3. Алгоритм побудови графіка змінної за допомогою графічних методів модуля tkinter:

   • Імпортуємо модуль tkinter: import tkinter as tk.
   • Створюємо головне вікно: root = tk.Tk().
   • Створюємо віджет Canvas для відображення графіка: canvas = tk.Canvas(root, width=ширина, height=висота).
   • Розміщуємо віджет Canvas на головному вікні: canvas.pack().
   • Створюємо функцію для побудови графіка, яка приймає дані та малює графік на Canvas. Можна використовувати різні методи малювання, такі як create_line, create_rectangle, create_oval і т.д.
   • Додаємо кнопки або інші елементи інтерфейсу для взаємодії з графіком (наприклад, кнопки для зміни даних графіка).
   • Викликаємо root.mainloop() для запуску головного циклу і відображення графіка.

4. Методи класу matplotlib.pyplot, призначені для візуалізації табличних величин, включають такі:

   • plot(x, y): Побудова графіку залежності y від x.
   • scatter(x, y): Розташування точок на графіку відповідно до координат x і y.
   • bar(x, height): Побудова стовпчикової діаграми з висотами стовпців, вказаними в height.
   • hist(x, bins): Побудова гістограми для величини x з вказаною кількістю бінів.
   • boxplot(data): Побудова ящика з вусами для набору даних data.
   • pie(x): Побудова кругової діаграми на основі значень в x.
   • imshow(image): Відображення зображення.

5. Інструменти інтерактивної навігації графічного вікна matplotlib:

   • Zoom In/Out: Можна використовувати мишку або кнопки зуму для збільшення або зменшення масштабу графіка.
   • Pan (переміщення): Дозволяє переміщувати графік вліво, вправо, вверх або вниз для подиву на різні частини графіку.
   • Легенда і підписи: Можна натиснути на легенду або текстовий підпис на графіку, щоб виділити певну частину графіку або приховати її.
   • Вибір точок на графіку: В деяких випадках можна вибрати точки на графіку для отримання більш детальної інформації.
   • Збереження графіку: Можна зберегти графік у файл для подальшого використання або обміну.
   • Прибирання графіка: Дозволяє скинути всі зміни і повернути графік до початкового стану.

Це основні інструменти для інтерактивної навігації та взаємодії з графіками в matplotlib.