# Matplotlib

* [**Режим&#x20;**<mark style="color:blue;">**Retina**</mark>**&#x20;в&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**: Улучшение Качества Графиков** ](matplotlib/rezhim-retina-v-matplotlib-uluchshenie-kachestva-grafikov)\
  <mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark> является фактической библиотекой визуализации данных в <mark style="color:red;">Python</mark>. 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 <mark style="color:blue;">retina</mark>, которая позволяет улучшить качество ваших графиков для дисплеев высокого разрешения (или для печати). Краткий ответ: Как использовать режим <mark style="color:blue;">Retina</mark> Понимание необходимости режима <mark style="color:blue;">Retina</mark> в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> упрощает создание графиков в <mark style="color:red;">Python</mark>, используя высоко настраиваемый синтаксис. По умолчанию графики <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> имеют разрешение 100,0 <mark style="color:orange;">DPI</mark>. Это…&#x20;
* [**Как построить функцию в&#x20;**<mark style="color:red;">**Python**</mark>**&#x20;с использованием&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/kak-postroit-funkciyu-v-python-s-ispolzovaniem-matplotlib)\
  Добро пожаловать в этот всесторонний учебник по визуализации данных с использованием <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> и <mark style="color:yellow;">Seaborn</mark> на <mark style="color:orange;">Python</mark>. Пройдя этот учебник, вы научитесь строить графики функций с помощью <mark style="color:red;">Python</mark>, настраивать внешний вид графиков и экспортировать ваши графики для обмена с другими. В ходе этого урока вы получите глубокие знания о <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>, основной библиотеке для создания широкого спектра настраиваемых графиков для эффективной визуализации данных. Как только вы ознакомитесь с основами, мы перейдем к <mark style="color:yellow;">Seaborn</mark>. Эта библиотека базируется на возможностях <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> и приносит очевидные преимущества в плане визуальной эстетики и простоты использования. Вот небольшой предварительный обзор того, что вас ждет..
*   [**Как создать 3D-диаграммы рассеяния в&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/kak-sozdat-3d-diagrammy-rasseyaniya-v-matplotlib)

    В этом учебнике вы научитесь создавать <mark style="color:orange;">3D</mark>-диаграммы рассеяния с использованием <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. 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 <mark style="color:orange;">3D</mark>-диаграммы рассеяния с помощью <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> Как изменить размер, прозрачность и цвет точек данных в трех измерениях Как добавить заголовки и подписи осей к вашей <mark style="color:orange;">3D</mark>-диаграмме рассеяния в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> Создание <mark style="color:orange;">3D</mark>-диаграммы рассеяния в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> Для создания <mark style="color:orange;">3D</mark>-диаграмм рассеяния в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> мы можем импортировать некоторые дополнительные вспомогательные модули из <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>.…
* [**Как изменить размер шрифта в графике&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/kak-izmenit-razmer-shrifta-v-grafike-matplotlib)\
  В этом руководстве вы узнаете, как изменить размеры шрифтов в графике <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. Вы изучите все, что вам нужно знать, чтобы настроить свой график <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> 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 <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> Как изменить размеры шрифтов заголовков, меток осей и меток меток Изменение размеров шрифтов с использованием параметров <mark style="color:red;">**rc**</mark> Сброс размеров шрифтов…&#x20;
*   [**Установка размера маркера в точечных диаграммах&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/ustanovka-razmera-markera-v-tochechnykh-diagrammakh-matplotlib)

    В этом учебнике вы узнаете, как определить и установить размер маркера в точечных диаграммах <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. Умение контролировать размер ваших точечных диаграмм <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> позволяет добавлять дополнительную информацию к вашим диаграммам. Это позволяет передать больше деталей о ваших данных и сделать их понятнее для читателей вашей визуализации. <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> 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 <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> Как установить…&#x20;
* [**Как изменить размер графика и фигуры в&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/kak-izmenit-razmer-grafika-i-figury-v-matplotlib)\
  В этом учебнике вы научитесь изменять размеры графика и фигуры в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. 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 <mark style="color:orange;">**DPI**</mark> для графика и фигуры Как изменить размер графика на коэффициент его размера&#x20;
*   [**Как добавить названия в&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей**](matplotlib/kak-dobavit-nazvaniya-v-matplotlib-zagolovok-podzagolovok-nazvaniya-osei)

    В этом учебнике вы узнаете, как добавлять названия к вашим графикам в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>. 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. <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> 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.&#x20;
* [**Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в&#x20;**<mark style="color:purple;">**Pandas**</mark>](matplotlib/pandas-scatter-plot-kak-sozdat-diagrammu-rasseyaniya-v-pandas)\
  В этом руководстве вы узнаете, как использовать Pandas для создания диаграммы рассеяния. Под капотом <mark style="color:purple;">Pandas</mark> использует <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>, что может сделать настройку вашего графика знакомым опытом. <mark style="color:purple;">Pandas</mark> позволяет настраивать вашу диаграмму рассеяния, изменяя цвета, добавляя заголовки и многое другое. В более новых версиях <mark style="color:purple;">Pandas</mark> появилась возможность использовать разные бэкенды для визуализации данных. В этом руководстве мы рассмотрим использование <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> 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…&#x20;
* [**Построение графиков в&#x20;**<mark style="color:red;">**Python**</mark>**&#x20;с помощью&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>](matplotlib/postroenie-grafikov-v-python-s-pomoshyu-matplotlib)\
  В этом учебнике вы узнаете, как начать работу с построением графиков в <mark style="color:red;">Python</mark> с использованием библиотеки <mark style="color:green;">matplotlib</mark>. Вы познакомитесь с принципами работы библиотеки <mark style="color:green;">matplotlib</mark> и узнаете об её "анатомии". Вы научитесь строить и настраивать некоторые простые графики, а также как использовать библиотеку <mark style="color:green;">matplotlib</mark> вместе с <mark style="color:purple;">Pandas</mark>. 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…&#x20;
*   [**Диаграммы рассеяния&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**&#x20;– Все, что вам нужно знать**](matplotlib/diagrammy-rasseyaniya-matplotlib-vse-chto-vam-nuzhno-znat)

    Узнайте, как создавать диаграммы рассеяния <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>, настраивать цвета, добавлять заголовки, изменять прозрачность и размер маркеров.
*   [**Диаграммы с столбцами в&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**&#x20;– Узнайте все, что вам нужно знать**](matplotlib/diagrammy-s-stolbcami-v-matplotlib-uznaite-vse-chto-vam-nuzhno-znat)

    Узнайте, как создавать диаграммы с столбцами в <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>, включая настройку цветов столбцов, добавление заголовков, составные и двойные столбчатые диаграммы.
*   [**Линейные диаграммы&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**&#x20;– Всё, что вам нужно знать**](matplotlib/lineinye-diagrammy-matplotlib-vsyo-chto-vam-nuzhno-znat)

    Узнайте, как создавать линейные диаграммы с помощью <mark style="color:green;">Matplotlib</mark>, включая добавление нескольких линий, настройку меток, добавление меток данных и легенды.
*   [**Построение гистограммы в Python с&#x20;**<mark style="color:green;">**Matplotlib**</mark>**&#x20;и&#x20;**<mark style="color:purple;">**Pandas**</mark>](matplotlib/postroenie-gistogrammy-v-python-s-matplotlib-i-pandas)

    Узнайте, что такое гистограммы и как их создать в <mark style="color:red;">Python</mark> с помощью <mark style="color:green;">Matplotlib</mark> и <mark style="color:purple;">Pandas</mark>.
