Придбаний [O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 2

[Gadzhi]

[O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 2

Собираем на перевод
[O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 2





​

Год выпуска: 03/2016
Производитель: O'Reilly Media / Infinite Skills
Продолжительность: 01:34:15
Оригинальное название: Matplotlib for Developers

Это питоновская библиотека для создания двухмерных графиков высокого качества (publication quality). Сделана с таким расчётом чтобы переход на неё доставил минимальные затруднения опытным пользователям Matlab. Как говориться на сайте библиотеки, Matplotlib старается сделать простые вещи простыми а сложные вещи возможными.

Matplotlib - набор дополнительных модулей (библиотек) языка Python. Предоставляет средства для построения самых разнообразных 2D графиков и диаграмм данных. Достоинства. Отличается простотой использования - для построения весьма мудреных и красочно оформленных диаграмм достаточно нескольких строк кода. При этот качество получаемых изображений более чем достаточно для их публикования. Один из выходных формата файлов - Postscript, что, соответственно, позволяет вставлять изображения в документы TeX. Предоставляет API для встраивания своих графических объектов в приложения пользователя.

Возможности​

• различные типы графиков (диаграммы, точечные, линейные, контурные...);
• синтаксис на базе Python;
• интеграция с научным вычислительным пакетом NumPy;
• исходные данные могут быть списками и кортежами Python, либо массивами NumPy;
• настраиваемый формат графика (масштабы осей, подписи, сетка и т.д.);
• настраиваемый текст (тип шрифта, размер, начертание и т.д.);
• форматирование TeX (уравнения, греческие символы и т.д.);
• совместим с IPython (позволяет строить графики интерактивно из командной оболочки Python);
• автоматизация - использует циклы Python для итеративного построения графиков;

Типичные поддерживаемые форматы:​

• Encapsulated PostScript (EPS)
• Enhanced Metafile (EMF)
• JPEG
• PDF
• PNG
• Postscript
• RGBA («сырой» формат)
• SVG
• SVGZ
• TIFF

Основой эффективной работы Matplotlib и многих его особенностей служит синтаксис на базе Python. Есть много научных пакетов, которые позволяют строить качественные графики, но многие из них позволяют делать это непосредственно в вашем коде на Python? Кроме того, могут ли они создавать автоматизированные процедуры для итеративного построения графиков и сохранения их в графических файлах? Matplotlib позволяет выполнять все эти задачи. С его помощью вы можете сэкономить время, тратящееся на создание графиков вручную.

Примеры работ (Скриншоты) Matplotlib:
Скрытое содержимое.

http://matplotlib.org/users/screenshots.html

Содержание на русском. Часть 2
03. pyplot
03_01-Введение в pyplot
03_02-Заговор Функция
03_03-More Plotting
03_04-Пользовательские Plotting Параллельные Координаты
03_05-Андрос и Норрис
03_06-Настройка параметров подзаговоре
03_07-Пользовательские Plotting Матрица разброс точек
03_08 комплекс Андрос и Норрис

04. Под капотом
04_01-The Matplotlib Архитектура
04_02-анатомией Графика
04_03-Как pyplot Works
04_04-устранении неполадок pyplot
Содержание на английском. Часть 2
03. pyplot
03_01-Introduction To pyplot
03_02-The Plot Function
03_03-More Plotting
03_04-Custom Plotting Parallel Coordinates
03_05-Subplots
03_06-Adjusting Subplot Parameters
03_07-Custom Plotting Scatterplot Matrix
03_08-Complex Subplots

04. Under The Hood
04_01-The Matplotlib Architecture
04_02-Anatomy Of A Graphic
04_03-How pyplot Works
04_04-Troubleshooting pyplot Issues

// Сам курс не покупается, а берется в паблике
// Как наберется народ, найдется и переводчик и организатор
// Заинтересовались – подписывайтесь!