Matplotlib
PreviousSeaborn relplot – Создание точечных и линейных графиковNextРежим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
Last updated
Matplotlib является фактической библиотекой визуализации данных в Python. Она предоставляет огромное количество опций для создания красивых диаграмм и графиков, но многие из этих замечательных возможностей скрыты в сложной документации. В этом уроке вы узнаете, как использовать функцию режима retina, которая позволяет улучшить качество ваших графиков для дисплеев высокого разрешения (или для печати). Краткий ответ: Как использовать режим Retina Понимание необходимости режима Retina в Matplotlib Matplotlib упрощает создание графиков в Python, используя высоко настраиваемый синтаксис. По умолчанию графики Matplotlib имеют разрешение 100,0 DPI. Это…
Добро пожаловать в этот всесторонний учебник по визуализации данных с использованием Matplotlib и Seaborn на Python. Пройдя этот учебник, вы научитесь строить графики функций с помощью Python, настраивать внешний вид графиков и экспортировать ваши графики для обмена с другими. В ходе этого урока вы получите глубокие знания о Matplotlib, основной библиотеке для создания широкого спектра настраиваемых графиков для эффективной визуализации данных. Как только вы ознакомитесь с основами, мы перейдем к Seaborn. Эта библиотека базируется на возможностях Matplotlib и приносит очевидные преимущества в плане визуальной эстетики и простоты использования. Вот небольшой предварительный обзор того, что вас ждет..
В этом учебнике вы научитесь создавать 3D-диаграммы рассеяния с использованием Matplotlib. Визуализация данных в трех измерениях может быть важным шагом для четкой передачи данных, особенно в науке и машинном обучении. По окончании этого учебника вы узнаете: Как создать 3D-диаграммы рассеяния с помощью Matplotlib Как изменить размер, прозрачность и цвет точек данных в трех измерениях Как добавить заголовки и подписи осей к вашей 3D-диаграмме рассеяния в Matplotlib Создание 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib Для создания 3D-диаграмм рассеяния в Matplotlib мы можем импортировать некоторые дополнительные вспомогательные модули из Matplotlib.…
В этом руководстве вы узнаете, как изменить размеры шрифтов в графике Matplotlib. Вы изучите все, что вам нужно знать, чтобы настроить свой график Matplotlib так, чтобы размеры шрифтов были именно такими, как вы хотите. Визуализация данных — это невероятный инструмент для более эффективной коммуникации ваших данных. Возможность стилизовать ваш график так, как вам нравится, является важной частью этого. К концу этого руководства вы узнаете: Как изменить размеры шрифтов глобально в Matplotlib Как изменить размеры шрифтов заголовков, меток осей и меток меток Изменение размеров шрифтов с использованием параметров rc Сброс размеров шрифтов…
В этом учебнике вы узнаете, как определить и установить размер маркера в точечных диаграммах Matplotlib. Умение контролировать размер ваших точечных диаграмм Matplotlib позволяет добавлять дополнительную информацию к вашим диаграммам. Это позволяет передать больше деталей о ваших данных и сделать их понятнее для читателей вашей визуализации. Matplotlib позволяет настраивать размер как для всех диаграмм, так и для индивидуальных диаграмм, на основе других критериев данных. К концу этого учебника вы научитесь: Как установить размер маркера для всех точек в точечной диаграмме Matplotlib Как установить…
В этом учебнике вы научитесь изменять размеры графика и фигуры в Matplotlib. Визуализация данных - ценный инструмент, помогающий вам передавать данные. Возможность точно настраивать размеры ваших графиков дает вам гибкость для получения желаемых результатов. Это позволяет создавать визуализации, готовые к печати. К концу этого учебника вы узнаете: Как изменить размер графика и фигуры, используя измерения в дюймах Как установить DPI для графика и фигуры Как изменить размер графика на коэффициент его размера
В этом учебнике вы узнаете, как добавлять названия к вашим графикам в Matplotlib. Вы научитесь добавлять заголовок, подзаголовок и метки осей к вашему графику и подграфикам. Вы научитесь стилизовать эти названия индивидуально и для нескольких графиков одновременно. Умение добавлять названия позволяет вам лучше передавать смысл ваших данных. Matplotlib предоставляет вам невероятную гибкость для более детальной настройки и изменения каждого элемента названий ваших графиков. К концу этого учебника вы научитесь: Как добавлять заголовки, подзаголовки и названия осей к вашему графику.
В этом руководстве вы узнаете, как использовать Pandas для создания диаграммы рассеяния. Под капотом Pandas использует Matplotlib, что может сделать настройку вашего графика знакомым опытом. Pandas позволяет настраивать вашу диаграмму рассеяния, изменяя цвета, добавляя заголовки и многое другое. В более новых версиях Pandas появилась возможность использовать разные бэкенды для визуализации данных. В этом руководстве мы рассмотрим использование Matplotlib по умолчанию, хотя большая часть руководства может быть применена к различным бэкендам. Умение легко визуализировать ваши данные является важным шагом в определении направления вашего анализа. Во многих случаях, взгляд…
В этом учебнике вы узнаете, как начать работу с построением графиков в Python с использованием библиотеки matplotlib. Вы познакомитесь с принципами работы библиотеки matplotlib и узнаете об её "анатомии". Вы научитесь строить и настраивать некоторые простые графики, а также как использовать библиотеку matplotlib вместе с Pandas. Наконец, вы узнаете, как создавать различные типы графиков. Построение графиков или диаграмм - чрезвычайно важный навык на вашем пути освоения науки о данных. Не зря говорят, что картинка стоит тысячи слов. Будь то использование построения графиков в рамках разведочного анализа данных или…
Узнайте, как создавать диаграммы рассеяния Matplotlib, настраивать цвета, добавлять заголовки, изменять прозрачность и размер маркеров.
Узнайте, как создавать диаграммы с столбцами в Matplotlib, включая настройку цветов столбцов, добавление заголовков, составные и двойные столбчатые диаграммы.
Узнайте, как создавать линейные диаграммы с помощью Matplotlib, включая добавление нескольких линий, настройку меток, добавление меток данных и легенды.
Узнайте, что такое гистограммы и как их создать в Python с помощью Matplotlib и Pandas.