Python Matplotlib -huijausarkit

Pythonissa ei voi rakentaa datatiedeprojektia ilman Matplotlibiä. Itse asiassa, jos jotain tällaista:

from matplotlib import pyplot as plt

ei ole koodisi kolmen tai neljän ensimmäisen rivin joukossa, silloin jotain puuttuu. Matplotlib on Pythonin tunnetuin ja yleisimmin käytetty piirtokirjasto. Sen avulla voit luoda selkeitä ja interaktiivisia visualisointeja, jotka tekevät tiedoistasi helpompia ymmärtää ja tulokset konkreettisempia.

Visualisaatiosi voivat muuttaa sitä, miten muut näkevät tuloksesi, esitteletkö niitä asiakkaillesi tai työtovereillesi. Jotta voit luoda houkuttelevia visualisointeja, sinun on kyettävä hyödyntämään kaikki Matplotlibin tarjoamat voimat.

Tätä varten tämä artikkeli on tarkoitettu, resursseja, jotka auttavat sinua aloittamaan, harjoittelemaan ja hallitsemaan Matplotlibin käytön luomaan visualisointeja, jotka tukevat voimakkaasti tuloksiasi. 

Jos olet uusi datatieteen parissa tai yrität päivittää tietosi, erinomainen paikka aloittaa on 90 minuutin Matplotlib Ilmainen koodileiri.

[upotettu sisältö][upotettu sisältö]

Toinen hyvä paikka aloittaa on tämä artikkeli geeksforgeeks joka vie sinut askel askeleelta Matplotlibin asentamisesta kauniin visualisoinnin luomiseen alle 5 minuutissa. 

Jos haluat tietää kuinka tehdä interaktiivista visualisointia Matplotlibin avulla, tämä UCLA:n edistyneen tutkimuslaboratorion video näyttää sinulle perustan, ja kaikki käytetyt materiaalit ovat saatavilla osoitteessa GitHub.

[upotettu sisältö][upotettu sisältö]

Kun sinulla on vankka perusta perusasiat, on aina mukava saada yhteenveto yleisesti käytetyistä toiminnoista Matplotlibissa, jota tulet varmasti käyttämään luodessasi datatieteen projektejasi. 

Joten, haluan jakaa kanssasi 3 parasta Matplotlib-huijauslehteäni.

Kuvan lähde: Matplotlib
 

1. Olitpa aloittelija, keskitason tai kokenut Matplotlib-käyttäjä, voit löytää kaiken haluamasi virallisesta Matplotlibistä verkkosivusto. Nämä huijausarkit sisältävät osumia ja koodinpätkiä juonien luomiseen, muokkaamiseen ja jopa animointiin. Huijauslehtien lisäksi ne tarjoavat myös oppaita perustoiminnoilla, jotka perustuvat kirjaston käyttökokemukseesi.
2. Seuraavaksi on Datacampin luoma huijauslehti. Datacamp tarjoaa huijausarkin pdf/png-versiot, ja löydät koodinpätkät samasta verkkosivu. Tämä on hienoa, jos haluat kopioida ja liittää katkelmia kokeillaksesi niitä ennen kuin muokkaat niitä tai sisällytät ne koodiisi.
3. Viimeisenä, mutta ei vähäisimpänä, suoraviivaista huijauslehteä tarjotaan myös pdf-tiedostona ja verkkosivuna CodeAcademy. Tämä yksinkertainen huijauslehti auttaa sinua laatimaan Matplotlibin käytön perusteet.

Kuvan lähde: DataCamp
 

Nämä resurssit auttavat sinua rakentamaan vankan ymmärryksen Matplotlibista. Mutta jos haluat ottaa ylimääräisen kilometrin kirjaston hallitsemiseen, tätä virallisten Matplotlib-tekijöiden moniste ja tämä regeneroiva artikkeli opettaa vinkkejä ja temppuja viedäksesi juonet ja visualisoinnit uudelle tasolle.

Vaikuttavien visualisointien luominen on olennainen taito, jota jokainen datatieteilijä tarvitsee menestyäkseen työssään. Toivon, että voit käyttää näitä resursseja kehittääksesi ja parantaaksesi datan visualisointitaitojasi ja viedäksesi urasi uudelle tasolle.

 
 
Sara Metwalli on Ph.D. ehdokas Keion yliopistossa tutkimassa tapoja testata ja korjata kvanttipiirejä. Olen IBM:n tutkimusharjoittelija ja Qiskitin puolestapuhuja, joka auttaa rakentamaan kvanttimpaa tulevaisuutta. Olen myös kirjoittaja Medium-, Built-in-, She Can Code- ja KDN-artikkeleista ja kirjoitan artikkeleita ohjelmointi-, datatieteestä ja tekniikasta. Olen myös johtaja Woman Who Code Python kansainvälisessä luvussa, junaharrastaja, matkustaja ja valokuvauksen ystävä.
 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.kdnuggets.com/2023/01/python-matplotlib-cheat-sheets.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=python-matplotlib-cheat-sheets