- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.997
Автор: Stepik
Название: Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python (2024)
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
- Вступление
- Подготовка к работе с библиотекой matplotlib
- plt.plot(). Строим первый график
- plt.grid(). Отображаем сетку
- plt.title(). Создаём заголовок графика
- plt.xlabel(), plt.ylabel(). Присваиваем названия осям
- plt.xlim(), plt.ylim()
- plt.xticks(), plt.yticks()
- Ширина, цвет и типы линий графика
- Варианты отображения точек на графике
- Строим несколько линий на одном графике
- plt.legend(). Отображаем легенду на графике
- plt.subplot()
Объектно-ориентированный подход к созданию графиков
- figure(), axes(). Наносим координатные оси на график
- Строим график
- Легенда, линии сетки и цвет фона
- Заголовок, названия и размерности осей
- tick_params()
- subplots()
- GridSpec
Типы графиков
- scatter
- bar, barh
- hist
- boxplot
- pie
- stackplot
- Заключение
Подробнее:
Скачать:
Название: Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python (2024)
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
- Вступление
- Подготовка к работе с библиотекой matplotlib
- plt.plot(). Строим первый график
- plt.grid(). Отображаем сетку
- plt.title(). Создаём заголовок графика
- plt.xlabel(), plt.ylabel(). Присваиваем названия осям
- plt.xlim(), plt.ylim()
- plt.xticks(), plt.yticks()
- Ширина, цвет и типы линий графика
- Варианты отображения точек на графике
- Строим несколько линий на одном графике
- plt.legend(). Отображаем легенду на графике
- plt.subplot()
Объектно-ориентированный подход к созданию графиков
- figure(), axes(). Наносим координатные оси на график
- Строим график
- Легенда, линии сетки и цвет фона
- Заголовок, названия и размерности осей
- tick_params()
- subplots()
- GridSpec
Типы графиков
- scatter
- bar, barh
- hist
- boxplot
- pie
- stackplot
- Заключение
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.