Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне.
Полезные ресурсы для изучения Matplotlib и код из видео -
Библиотека matplotlib содержит обширный набор инструментов для создания графиков. Она легко используется и позволяет создавать графики высокого качества. В этом видео мы изучим продвинутые виды диаграмм и настройки их отображения.
Модуль предоставляет процедурный интерфейс к объектно-ориентированной библиотеке matplotlib, который во многом напоминает инструменты пакета MATLAB. Инструменты модуля pyplot являются стандартным способом работы с библиотекой matplotlib, поэтому мы ограничимся изучением этого пакета.
Двумерные графики
Нарисовать графики функций sin и cos с можно следующим образом:
import numpy as np
import as plt
phi = (0, 2.*, 100)
(phi, (phi))
(phi, (phi))
()
Мы использовали функцию plot, которой передали два параметра — списки значений по горизонтальной и вертикальной осям. При последовательных вызовах функции plot графики строятся в одних осях, при этом происходит автоматическое переключение цвета.
Строковый параметр
fmt = ’[marker][line][color]’
функции plot позволяет задавать тип маркера, тип линии и цвет. Приведем несколько примеров:
x = (0, 1, 100)
f1 = - (x - 0.5)**2
f2 = x**3
(x, f1, ’:b’) # пунктирная синяя линия
(x, f2, ’--r’) # штрихованная красная линия
(x, f1 f2, ’k’) # черная непрерывная линия
()
rg = (())
((10, 0.3, 6), ’ob’) # синие круги
((7, 6), ’vr’) # красные треугольники
((0, 10, 6), ’Dk’) # черные ромбы
()
ex3
Из последнего примера видно, что если в функцию plot передать только один список y, то он будет использован для значений по вертикальной оси. В качестве значений по горизонтальной оси будет использован range(len(y)).
Более тонкую настройку параметров можно выполнить, передавая различные именованные аргументы, например:
marker: str — тип маркера
markersize: float — размер маркера
linestyle: str — тип линии
linewidth: float — толщина линии
color: str — цвет
Полный список доступных параметров можно найти в документации: #
22 views
1
0
4 months ago 00:01:01 1
“Perfection in imperfection“ | 100K+ frames in 60 seconds #maths #goldenratio #art #geometry #adhd
4 months ago 00:07:40 25
Ollama — модель уровня GPT. Используй GPT без ограничений и абсолютно бесплатно.
4 months ago 00:47:05 6
100 вопросов с собеседований Python. Повышаем уровень.
4 months ago 00:03:03 1
Распознавание объектов с faster-coco-eval. Разбираемся с библиотекой компьютерного зрения.
4 months ago 00:34:27 4
100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов.
4 months ago 00:18:27 1
Эти фишки сделают твой Python код лучше🔥
4 months ago 00:11:52 1
Matplotlib и Seaborn — Современные графики на Python с анимациями
5 months ago 00:08:28 10
Лучшие бесплатные курсы и книги по Python в 2024 год.
5 months ago 01:20:11 1
Научная визуализация в Python
5 months ago 00:17:45 1
Лучшие Проекты Для Начинающих Python-Разработчиков
6 months ago 00:01:01 1
gravitational collapse of spongebob
6 months ago 00:01:00 1
“So close 🤏🏼 , yet so far ♾️“ Explanation and code in description #maths #satisfying #adhd #ocd #art
6 months ago 00:48:10 1
Основы Pandas Python | Series, DataFrame И Анализ Данных
6 months ago 00:38:26 1
Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над Ними
6 months ago 00:32:53 1
Основы Matplotlib | Построение Графиков На Python
6 months ago 00:03:40 1
Monte Carlo: Forecasting Stock Prices Part I
7 months ago 00:05:32 1
How to Create a Word Cloud in Python
7 months ago 00:12:16 1
РАСПОЗНАВАНИЕ АВТОМОБИЛЬНЫХ НОМЕРОВ С ПОМОЩЬЮ PYTHON | КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ | PYTESSERACT, OPENCV
7 months ago 00:10:09 1
📈 Lechuza Pon: Top vs. Bottom Watering 💧
7 months ago 00:11:50 1
Пишем генератор Shorts видео на Python для заработка на YouTube.
8 months ago 07:29:08 19
Python Data Science Bootcamp [2024] - From Zero to Data Scientist
8 months ago 00:48:00 1
Matplotlib Tutorial (2022): For Physicists, Engineers, and Mathematicians
8 months ago 00:11:24 12
Обучаем нейросеть распознавать объекты на фото. TensorFlow+ Streamlit
8 months ago 00:14:23 4
Совет Python разработчикам - реши задачу Chain sum с реального собеседования.