إضافة أسماء labels للمحاور X و Y في Matplotlib أو Pandas في بايثون

في حالة كنت تستخدم الدالة plot من pandas أو Matplotlib فلا فرق، حيث في كلاهما يمكنك استخدام الوسيط xlabel لتسمية المحور الأفقي والوسيط ylabel لتسمية المحور العمودي، كما ويمكنك إضافة عنوان للرسم من خلال الوسيط title كما يلي:

import numpy as np
import pandas as pd
# إنشاء داتافريم مكون من عمودين
d = {'col_1' : np.arange(20),
     'col_2' : np.arange(20,60,2)**8}
df = pd.DataFrame(d)
# تمثيلهما  بيانياً
df.plot(x='col_1', y='col_2', style='-',xlabel='X Label', ylabel='Y Label', title='Plot Title')

والنتيجة:

أو يمكنك كذلك تسمية المحور الأفقي والعمودي (بشكل غير مباشر) من خلال كائن ال axes (الذي يمثل ال plot) حيث أن الدالة plot تعيد (ترجع return) كائن matplotlib.axes.AxesSubplot يمكنك أن تستخدم معه الدالة set_xlabel و set_ylabel لتأدية المطلوب:

import numpy as np
import pandas as pd
# إنشاء داتافريم مكون من عمودين
d = {'col_1' : np.arange(20),
     'col_2' : np.arange(20,60,2)**8}
df = pd.DataFrame(d)
# تمثيلهما  بيانياً
ax=df.plot(x='col_1', y='col_2', style='-')
ax.set_xlabel("x label")
ax.set_ylabel("y label")

أو من خلال الدالتين plt.xlabel و plt.ylabel كما يلي:

import numpy as np
import pandas as pd
# إنشاء داتافريم مكون من عمودين
d = {'col_1' : np.arange(20),
     'col_2' : np.arange(20,60,2)**8}
df = pd.DataFrame(d)
# تمثيلهما  بيانياً
df.plot(x='col_1', y='col_2', style='-')
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')