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

[Gadzhi]

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

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





​

Год выпуска: 03/2016
Производитель: O'Reilly Media / Infinite Skills
Продолжительность: 01:00:44
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 3
05. Настройка Matplotlib
05_01-конфигурации rcParams И matplotlibrc.
05_02-Style Sheets.
05_03-Пользовательские таблицы стилей.

06. Интерактивность
Обработка 06_01-Event.
06_02-Создание интерфейса с ipywidgets.
06_03-Refining ipywidgets интерфейс.
Содержание на английском. Часть 3
05. Configuring Matplotlib
05_01-Configuration rcParams And matplotlibrc.
05_02-Style Sheets.
05_03-Custom Style Sheets.

06. Interactivity
06_01-Event Handling.
06_02-Creating An Interface With ipywidgets.
06_03-Refining An ipywidgets Interface.

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