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.
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
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
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): VIP