Коллеги! У нас состоялся релиз книги “Python. Визуализация данных: Matplotlib, Seaborn, Mayavi“. В ней мы постарались как можно более полно осветить работу с библиотеками Matplotlib, Seaborn и Mayavi.
Приветствуем всех! Рады вам сообщить, что у нас вышла очередная книга, на этот раз она посвящена библиотеке Matplotlib. В книге “Библиотека Matplotlib” в форме уроков дана информация, которая поможет решить большую часть задач, возникающих при построении графиков. Рассмотрены такие темы как визуализация данных: построение линейных, точечных, ступенчатых, stem-графиков, столбчатых и круговых диаграмм, а также 3D… Читать далее »
До этого момента все графики, которые мы строили были двумерные, Matplotlib позволяет строить 3D графики. Этой теме посвящен данный урок.
Цветовая сетка представляет собой поле, заполненное цветом, который определяется заданной цветовой картой и численными значениями элементов переданного двумерного массива. Этот урок будет посвящен инструментам Matplotlib для построения цветовых сеток.
В этому уроке изучим особенности работы со столбчатой и круговой диаграммами.
В этому уроке рассмотрим на примерах работу со ступенчатым, стековым, stem-графиком и точечным графиком.
Линейный график – это один из наиболее часто используемых видов графика для визуализации данных. Он использовался нами для демонстрации возможностей Matplotlib в предыдущих уроках, в этом уроке мы более подробно рассмотрим возможности настройки его внешнего вида.
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.
