Python Matplotlibi petulehed

Ilma Matplotlibi kasutamata ei saa Pythonis andmeteaduse projekti kuidagi üles ehitada. Tegelikult, kui midagi sellist:

from matplotlib import pyplot as plt

ei ole teie koodi esimese 3 või nelja rea ​​hulgas, siis on midagi puudu. Matplotlib on Pythoni kõige kuulsam ja sagedamini kasutatav graafikuteek. See võimaldab teil luua selgeid ja interaktiivseid visualiseerimisi, mis muudavad teie andmed lihtsamini mõistetavaks ja tulemused konkreetsemaks.

Teie visualiseeringud võivad muuta seda, kuidas teised teie tulemusi tajuvad, olenemata sellest, kas esitlete neid oma klientidele või töökaaslastele. Kaasahaaravate visualisatsioonide loomiseks peate suutma ära kasutada kogu Matplotlibi pakutava võimsuse.

See artikkel on mõeldud selleks, mõned ressursid, mis aitavad teil alustada, harjutada ja õppida Matplotlibi kasutamist, et luua visualiseeringuid, mis teie tulemusi tugevalt toetavad. 

Kui olete andmeteaduses uustulnuk või proovite oma teadmisi värskendada, on suurepärane koht alustamiseks 90-minutiline Matplotlib. Tasuta koodilaager.

[manustatud sisu][manustatud sisu]

Teine suurepärane koht alustamiseks on see artikkel geeksforgeeks mis viib teid samm-sammult Matplotlibi installimisest kauni visualiseerimise loomiseni vähem kui 5-minutilise lugemisega. 

Kui soovite teada, kuidas Matplotlibiga interaktiivset visualiseerimist teha, siis see UCLA täiustatud uurimislabori video näitab teile alust ja kõik kasutatud materjalid on saadaval aadressil GitHub.

[manustatud sisu][manustatud sisu]

Pärast põhitõdede kindlat alust on alati tore omada kokkuvõtet Matplotlibis sagedamini kasutatavatest funktsioonidest, mida kindlasti kasutate oma andmeteaduse projektide loomisel. 

Niisiis, lubage mul jagada teiega oma 3 lemmikut Matplotlibi petulehte.

Pildi allikas: matplotlib
 

1. Olenemata sellest, kas olete Matplotlibi algaja, vahepealne või edasijõudnud kasutaja, leiate kõik soovitud ametlikust Matplotlibist veebisait. Need petulehed sisaldavad tabamusi ja koodilõike süžee loomise, redigeerimise ja isegi animeerimise kohta. Lisaks petulehtedele pakuvad nad ka põhifunktsioonidega juhendeid, mis põhinevad teie raamatukogu kasutamise kogemusel.
2. Järgmisena on Datacampi loodud petuleht. Datacamp pakub petulehe pdf/png versioone ja koodilõigud leiate samalt lehelt veebileht. See on suurepärane, kui soovite juppe kopeerida ja kleepida, et neid enne muutmist või koodi lisamist proovida.
3. Viimaseks, kuid mitte vähem tähtsaks, pakutakse ka otsest petulehte PDF-vormingus ja veebilehena CodeAcademy. See lihtne petuleht aitab teil paika panna Matplotlibi kasutamise põhitõed.

Pildi allikas: DataCamp
 

Need ressursid aitavad teil Matplotlibist kindla arusaamise luua. Kuid kui soovite raamatukogu valdamiseks rohkem aega võtta, see ametlike Matplotlibi loojate jaotusmaterjal ja see taastav artikkel õpetab näpunäiteid ja nippe, et viia teie süžeed ja visualiseeringud järgmisele tasemele.

Teadmine, kuidas luua mõjuvaid visualiseerimisi, on oluline oskus, mida iga andmeteadlane vajab oma töös silma paistmiseks. Loodan, et saate neid ressursse kasutada oma andmete visualiseerimise oskuste arendamiseks ja täiustamiseks ning oma karjääri järgmisele tasemele viimiseks.

 
 
Sara Metwalli on Ph.D. Keio ülikooli kandidaat, kes uurib kvantahelate testimise ja silumise viise. Olen IBMi uurimistöö praktikant ja Qiskiti advokaat, kes aitab ehitada kvantlikumat tulevikku. Olen ka kirjanik teemadel Medium, Built-in, She Can Code ja KDN ning kirjutan artikleid programmeerimise, andmeteaduse ja tehnika teemadel. Olen ka Woman Who Code Pythoni rahvusvahelise peatüki juht, rongientusiast, reisija ja fotograafia armastaja.
 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.kdnuggets.com/2023/01/python-matplotlib-cheat-sheets.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=python-matplotlib-cheat-sheets