Python Matplotlib สูตรโกง

ไม่มีทางที่คุณจะสร้างโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Python โดยไม่ใช้ Matplotlib ในความเป็นจริง ถ้าสิ่งที่ต้องการ:

from matplotlib import pyplot as plt

ไม่อยู่ใน 3 หรือ XNUMX บรรทัดแรกของโค้ด แสดงว่ามีบางอย่างขาดหายไป Matplotlib เป็นไลบรารีการพล็อตที่มีชื่อเสียงและใช้กันมากที่สุดใน Python ช่วยให้คุณสร้างการแสดงข้อมูลที่ชัดเจนและโต้ตอบได้ ซึ่งทำให้ข้อมูลของคุณเข้าใจง่ายขึ้นและผลลัพธ์ของคุณเป็นรูปธรรมมากขึ้น

การสร้างภาพข้อมูลของคุณสามารถเปลี่ยนวิธีที่ผู้อื่นจะรับรู้ผลลัพธ์ของคุณ ไม่ว่าคุณจะนำเสนอต่อลูกค้าหรือเพื่อนร่วมงานของคุณ ในการสร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจ คุณจะต้องสามารถใช้ประโยชน์จากข้อเสนอของ Matplotlib ได้ทั้งหมด

บทความนี้มีไว้สำหรับแหล่งข้อมูลบางส่วนที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้น ฝึกฝน และเชี่ยวชาญการใช้ Matplotlib เพื่อสร้างการแสดงภาพที่สนับสนุนผลลัพธ์ของคุณอย่างมาก 

หากคุณยังใหม่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือพยายามฟื้นฟูความรู้ของคุณ จุดเริ่มต้นที่ดีคือ Matplotlib 90 นาทีบน freecodecamp.

[เนื้อหาแบบฝัง][เนื้อหาแบบฝัง]

อีกจุดเริ่มต้นที่ดีคือบทความนี้โดย เกินบรรยาย ที่นำคุณไปทีละขั้นตอนตั้งแต่การติดตั้ง Matplotlib ไปจนถึงการสร้างภาพที่สวยงามในเวลาน้อยกว่า 5 นาที 

หากคุณต้องการทราบวิธีสร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบด้วย Matplotlib วิดีโอนี้โดยห้องปฏิบัติการวิจัยขั้นสูงของ UCLA จะแสดงให้คุณเห็นถึงพื้นฐาน และวัสดุทั้งหมดที่ใช้มีอยู่ใน GitHub.

[เนื้อหาแบบฝัง][เนื้อหาแบบฝัง]

หลังจากที่คุณมีพื้นฐานพื้นฐานที่มั่นคงแล้ว ก็เป็นเรื่องดีเสมอที่จะมีบทสรุปของฟังก์ชันที่ใช้กันทั่วไปใน Matplotlib ซึ่งคุณจะต้องใช้อย่างแน่นอนเมื่อสร้างโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล 

ดังนั้น ให้ฉันแชร์สูตรโกง Matplotlib ยอดนิยม 3 อันดับแรกของฉันกับคุณ

แหล่งที่มาของภาพ: Matplotlib
 

1. ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ใช้ Matplotlib ระดับเริ่มต้น ระดับกลาง หรือระดับสูง คุณจะพบทุกสิ่งที่คุณต้องการบน Matplotlib อย่างเป็นทางการ เว็บไซต์. ข้อมูลสรุปเหล่านี้รวมถึง Hit และส่วนย่อยของโค้ดในการสร้าง การแก้ไข และแม้แต่การทำให้โครงเรื่องของคุณเคลื่อนไหว นอกจากเอกสารข้อมูลสรุปแล้ว พวกเขายังมีคำแนะนำพร้อมฟังก์ชันพื้นฐานตามระดับประสบการณ์ในการใช้ห้องสมุดของคุณ
2. ถัดไปคือสูตรโกงที่สร้างโดย Datacamp Datacamp มีเอกสารข้อมูลสรุปเวอร์ชัน pdf/ png และคุณสามารถค้นหาข้อมูลโค้ดได้ในสิ่งเดียวกัน เวปไซด์. วิธีนี้จะดีมากหากคุณต้องการคัดลอกและวางตัวอย่างข้อมูลเพื่อทดลองใช้ก่อนที่จะแก้ไขหรือรวมไว้ในโค้ดของคุณ
3. สุดท้ายแต่ไม่ท้ายสุด มีเอกสารสรุปง่ายๆ ในรูปแบบ pdf และหน้าเว็บด้วย CodeAcademy. แผ่นสรุปง่ายๆ นี้ช่วยให้คุณวางพื้นฐานการใช้ Matplotlib ได้

แหล่งที่มาของภาพ: ค่ายข้อมูล
 

ทรัพยากรเหล่านี้จะช่วยให้คุณสร้างความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับ Matplotlib แต่ถ้าคุณต้องการใช้เวลาอีกขั้นเพื่อฝึกฝนห้องสมุดให้เชี่ยวชาญ นี้ เอกสารแจกโดยผู้สร้าง Matplotlib อย่างเป็นทางการและสิ่งนี้ บทความปฏิรูป จะสอนกลเม็ดเคล็ดลับในการยกระดับโครงเรื่องและการแสดงภาพของคุณไปอีกขั้น

การรู้วิธีสร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจเป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนเพื่อให้เป็นเลิศในงานของตน ฉันหวังว่าคุณจะสามารถใช้ทรัพยากรเหล่านี้เพื่อสร้างและปรับปรุงทักษะการแสดงข้อมูลของคุณ และยกระดับอาชีพของคุณไปอีกขั้น

 
 
ซาร่า เมตวัลลี เป็นปริญญาเอก ผู้สมัครจาก Keio University กำลังค้นคว้าวิธีทดสอบและดีบักวงจรควอนตัม ฉันเป็นผู้ฝึกงานด้านการวิจัยของ IBM และเป็นผู้สนับสนุน Qiskit ที่ช่วยสร้างอนาคตควอนตัมที่มากขึ้น ฉันยังเป็นนักเขียนเกี่ยวกับ Medium, Built-in, She Can Code และ KDN ที่เขียนบทความเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล และหัวข้อเทคโนโลยี ฉันยังเป็นนักแสดงนำในบทนานาชาติของ Woman Who Code Python ผู้คลั่งไคล้รถไฟ นักเดินทาง และผู้รักการถ่ายภาพ
 

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.kdnuggets.com/2023/01/python-matplotlib-cheat-sheets.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=python-matplotlib-cheat-sheets