Python Matplotlib Cheat Sheets - Plato AiStream V2.1

Publisert av Platon

Følgere: 0

Det er ingen måte du kan bygge et datavitenskapsprosjekt i Python uten å bruke Matplotlib. Faktisk, hvis noe som:

from matplotlib import pyplot as plt

ikke er blant de første 3 eller fire linjene i koden din, så mangler noe. Matplotlib er det mest kjente og mest brukte plottebiblioteket i Python. Den lar deg lage klare og interaktive visualiseringer som gjør dataene dine lettere å forstå og resultatene dine mer konkrete.

Visualiseringene dine kan endre hvordan resultatene dine vil bli oppfattet av andre, enten du presenterer for kundene dine eller kollegene dine. For å lage overbevisende visualiseringer, må du kunne utnytte all kraften Matplotlib tilbyr.

Dette er hva denne artikkelen er for, noen ressurser for å hjelpe deg med å starte, øve og mestre å bruke Matplotlib for å lage visualiseringer som sterkt støtter resultatene dine.

Hvis du er ny innen datavitenskap eller prøver å friske opp kunnskapen din, er et utmerket sted å begynne de 90 minuttene Matplotlib på freecodecamp.

[innebygd innhold][innebygd innhold]

Et annet flott sted å starte er denne artikkelen av geeksforgeeks som tar deg steg for steg fra å installere Matplotlib til å lage en vakker visualisering på mindre enn 5 minutter å lese.

Hvis du vil vite hvordan du lager interaktiv visualisering med Matplotlib, vil denne videoen fra UCLAs avanserte forskningslaboratorium vise deg grunnlaget, og alt materiale som brukes er tilgjengelig på GitHub.

[innebygd innhold][innebygd innhold]

Etter at du har et solid grunnlag for det grunnleggende, er det alltid hyggelig å ha en oppsummering av de mest brukte funksjonene i Matplotlib som du helt sikkert vil bruke når du lager datavitenskapsprosjektene dine.

Så, la meg dele med deg mine topp 3 favoritt Matplotlib jukseark.

Python Matplotlib Cheat Sheets
Bildekilde: Matplotlib

Enten du er en nybegynner, middels eller avansert bruker av Matplotlib, kan du finne alt du vil på den offisielle Matplotlib nettsted. Disse juksearkene inkluderer treff og kodebiter for å lage, redigere og til og med animere plottene dine. I tillegg til juksearkene tilbyr de også guider med grunnleggende funksjonalitet basert på erfaringsnivået ditt i bruk av biblioteket.
Neste opp er juksearket laget av Datacamp. Datacamp tilbyr pdf/png-versjoner av juksearket, og du kan finne kodebitene på samme webside. Dette er flott hvis du vil kopiere og lime inn kodebitene for å prøve dem før du redigerer dem eller inkorporerer dem i koden din.
Sist men ikke minst, et enkelt jukseark tilbys også som pdf og nettside av CodeAcademy. Dette enkle juksearket hjelper deg med å legge ned det grunnleggende om bruk av Matplotlib.

Python Matplotlib Cheat Sheets
Bildekilde: DataCamp

Disse ressursene vil hjelpe deg med å bygge en solid forståelse av Matplotlib. Men hvis du vil ta den ekstra milen for å mestre biblioteket, denne utdeling av de offisielle Matplotlib-skaperne og dette regenerativ artikkel vil lære deg tips og triks for å ta plottene og visualiseringene dine til neste nivå.

Å vite hvordan man lager overbevisende visualiseringer er en essensiell ferdighet enhver dataforsker trenger for å utmerke seg i jobben sin. Jeg håper du kan bruke disse ressursene til å bygge og forbedre dine datavisualiseringsferdigheter og ta karrieren din til neste nivå.

Sara Metwalli er en Ph.D. kandidat ved Keio University som forsker på måter å teste og feilsøke kvantekretser på. Jeg er en IBM-forskerpraktikant og Qiskit-talsmann som hjelper til med å bygge en mer kvantefremtid. Jeg er også skribent på Medium, Built-in, She Can Code og KDN som skriver artikler om programmering, datavitenskap og teknologiske emner. Jeg er også en leder i Woman Who Code Python internasjonale kapittel, en togentusiast, en reisende og en fotoelsker.