Если вы строите цветовое распределение с использованием colormesh(), pcolor(), imshow() и т.п., то для отображения соответствия цвета и численного значения вам может понадобится аналог легенды, который в Matplotlib называется colorbar.
В этом уроке будут рассмотрены свойства класса matplotlib.text.Text, которые используются для тонкой настройки внешнего вида текста на элементах Matplotlib.
В этом уроке будут подробно рассмотрены текстовые элементы графика, такие как заголовок подложки и поля графика, подписи осей, текстовые блоки и аннотации.
Самые простые и наиболее часто используемые варианты компоновки графиков были рассмотрены в “Matplotlib. Урок 2. Работа с инструментом pyplot”. В этом уроке мы рассмотрим инструмент GridSpec, позволяющий более тонко настроить компоновку.
Следующие несколько уроков будут посвящены настройке графиков. Начнем с работы с легендой. В данном уроке будут рассмотрены следующие темы: отображение легенды, настройка ее расположения на графике, дополнительные параметры для более тонкой настройки ее внешнего вида.
Практически все задачи, связанные с построением графиков, можно решить, используя возможности, которые предоставляет модуль pyplot. В рамках данного урока мы рассмотрим базовые возможности модуля для построения графиков.
Первый урок из цикла, посвященному библиотеке для визуализации данных Matplotlib. В рамках данного урока будут рассмотрены такие вопросы как: установка библиотеки, построение линейного графика, несколько графиков на одном и на разных полях, построение диаграммы для категориальных данных и обзор основных элементов графика.
В рамках данного урока поговорим об объектной модели Python: в чем ее особенность и как ее можно использовать в своей работе.
Пятый урок посвящен нахождению обратной матрицы, ее свойствам, а также определению ранга матрицы
Четвертый урок из цикла “Линейная алгебра на Python“, посвящен понятию определителя матрицы и его свойствам.
