Скоро на All-DAR Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]

[ALL DAR Bot]

Название: Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]

Описание:
Если перед тем как построить график, с использованием библиотеки Matplotlib, вы тратите слишком много времени на то, чтобы понять, как это сделать, то этот курс точно для вас.

Чему вы научитесь

• Строить как простые графики, так и сложные с использованием объектно-ориентированного подхода.
• Отображать на одном рисунке несколько подграфиков. Управлять размерами и местоположением подграфиков на основном рисунке.
• Управлять осями координат — менять значения меток на осях координат, масштабировать эти значения. Отображать как основные значения на осях координат, так и вспомогательные.
• Наносить на график линии сетки координат, легенду, отображать заголовок графика, присваивать осям координат наименования, менять цветовую гамму графиков.
• Изменять размеры графика, управлять качеством изображения рисунка, сохранять диаграммы в файлы в формате рисунков и pdf.
• Научитесь строить графики различных типов — линейные, столбчатые графики, диаграммы рассеяния, гистограммы, диаграммы размаха, круговые диаграммы и стековые графики.

О курсе

В этом курсе я собрал и систематизировал всё самое необходимое, что нужно новичку, который делает только первые шаги в знакомстве с библиотекой Matplotlib. В нём нет лишней, ненужной информации, нет воды и каких-то заумствований.

Фраза: "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" как нельзя лучше подходит к теме визуализации данных. Поэтому давайте посмотрим на возможности, которые у вас появятся после прохождения этого курса.

Для кого этот курс

Для тех, кто уже программирует на Python, но все еще испытывает сложности с построением графиков. Курс поможет разобраться с основными возможностями библиотеки Matplotlib.

Программа курса

Настройки графиков

1. Вступление
2. Подготовка к работе с библиотекой matplotlib
3. plt.plot(). Строим первый график
4. plt.grid(). Отображаем сетку
5. plt.title(). Создаём заголовок графика
6. plt.xlabel(), plt.ylabel(). Присваиваем названия осям
7. plt.xlim(), plt.ylim()
8. plt.xticks(), plt.yticks()
9. Ширина, цвет и типы линий графика
10. Варианты отображения точек на графике
11. Строим несколько линий на одном графике
12. plt.legend(). Отображаем легенду на графике
13. plt.subplot()

Объектно-ориентированный подход к созданию графиков

1. figure(), axes(). Наносим координатные оси на график
2. Строим график
3. Легенда, линии сетки и цвет фона
4. Заголовок, названия и размерности осей
5. tick_params()
6. subplots()
7. GridSpec

Типы графиков

1. scatter
2. bar, barh
3. hist
4. boxplot
5. pie
6. stackplot
7. Заключение

◆ ЦЕНА МАТЕРИАЛА ◆
Цена 380 руб до 30 июня, далее — 580 руб​

Материал «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]», возможно, скоро появится на All-dar.

Пройдите регистрацию и оформите Premium подписку, чтобы первым получить доступ, и воспользуйтесь поиском — может быть, он уже опубликован.​