- Регистрация
 - 27 Авг 2018
 
- Сообщения
 - 47,045
 
- Реакции
 - 947,885
 
- Тема Автор Вы автор данного материала? |
 - #1
 
		
		
		
			Голосов: 0
		
	
			
				
					
	ОПИСАНИЕ:
Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]
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.
 
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()
 
- figure(), axes(). Наносим координатные оси на график
 - Строим график
 - Легенда, линии сетки и цвет фона
 - Заголовок, названия и размерности осей
 - tick_params()
 - subplots()
 - GridSpec
 
- scatter
 - bar, barh
 - hist
 - boxplot
 - pie
 - stackplot
 - Заключение
 
СКАЧАТЬ:
			
				Последнее редактирование: