Cheat Sheet di Python Matplotlib - Plato AiStream V2.1

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Non è possibile creare un progetto di data science in Python senza utilizzare Matplotlib. Infatti, se qualcosa del tipo:

from matplotlib import pyplot as plt

non è tra le prime 3 o XNUMX righe del tuo codice, allora manca qualcosa. Matplotlib è la libreria di plottaggio più famosa e comunemente usata in Python. Ti consente di creare visualizzazioni chiare e interattive che rendono i tuoi dati più facili da capire e i tuoi risultati più concreti.

Le tue visualizzazioni possono cambiare il modo in cui i tuoi risultati saranno percepiti dagli altri, sia che tu stia presentando ai tuoi clienti o ai tuoi colleghi. Per creare visualizzazioni accattivanti, dovrai essere in grado di sfruttare tutta la potenza offerta da Matplotlib.

Ecco a cosa serve questo articolo, alcune risorse per aiutarti a iniziare, esercitarti e padroneggiare l'uso di Matplotlib per creare visualizzazioni che supportano fortemente i tuoi risultati.

Se sei nuovo nella scienza dei dati o stai cercando di aggiornare le tue conoscenze, un ottimo punto di partenza è Matplotlib di 90 minuti su freecodecamp.

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Un altro ottimo punto di partenza è questo articolo di Geeksfor Geeks che ti porta passo dopo passo dall'installazione di Matplotlib alla creazione di una bella visualizzazione in meno di 5 minuti di lettura.

Se vuoi sapere come realizzare visualizzazioni interattive con Matplotlib, questo video del laboratorio di ricerca avanzato dell'UCLA ti mostrerà le basi e tutti i materiali utilizzati sono disponibili su GitHub.

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Dopo aver acquisito una solida base di base, è sempre bello avere un riepilogo delle funzioni comunemente utilizzate in Matplotlib che utilizzerai sicuramente durante la creazione dei tuoi progetti di data science.

Quindi, lasciami condividere con te i miei 3 migliori fogli di trucchi Matplotlib preferiti.

Cheat Sheets di Python Matplotlib
Immagine sorgente: matplotlib

Che tu sia un utente principiante, intermedio o avanzato di Matplotlib, puoi trovare tutto ciò che desideri su Matplotlib ufficiale sito web. Questi cheat sheet includono hit e frammenti di codice sulla creazione, la modifica e persino l'animazione delle tue trame. Oltre ai cheat sheet, offrono anche guide con funzionalità di base basate sul tuo livello di esperienza nell'uso della libreria.
Il prossimo è il cheat sheet creato da Datacamp. Datacamp offre versioni pdf/ png del cheat sheet e puoi trovare i frammenti di codice sullo stesso pagina web. Questo è fantastico se vuoi copiare e incollare gli snippet per provarli prima di modificarli o incorporarli nel tuo codice.
Ultimo ma non meno importante, un semplice cheat sheet viene offerto anche come pdf e una pagina web da Codecademy. Questo semplice cheat sheet ti aiuta a stabilire le basi dell'utilizzo di Matplotlib.

Cheat Sheets di Python Matplotlib
Immagine sorgente: DataCamp

Queste risorse ti aiuteranno a costruire una solida comprensione di Matplotlib. Ma, se vuoi fare il possibile per padroneggiare la biblioteca, questo dispensa dai creatori ufficiali di Matplotlib e questo articolo rigenerativo insegnerà suggerimenti e trucchi per portare le tue trame e visualizzazioni al livello successivo.

Sapere come creare visualizzazioni accattivanti è un'abilità essenziale di cui ogni data scientist ha bisogno per eccellere nel proprio lavoro. Spero che tu possa utilizzare queste risorse per costruire e migliorare le tue capacità di visualizzazione dei dati e portare la tua carriera al livello successivo.

Sara Metwalli è un dottorato di ricerca candidato alla Keio University alla ricerca di modi per testare ed eseguire il debug dei circuiti quantistici. Sono uno stagista di ricerca IBM e sostenitore di Qiskit che aiuta a costruire un futuro più quantistico. Sono anche uno scrittore su Medium, Built-in, She Can Code e KDN scrivendo articoli su programmazione, scienza dei dati e argomenti tecnologici. Sono anche una protagonista del capitolo internazionale Woman Who Code Python, un'appassionata di treni, una viaggiatrice e un'amante della fotografia.