Python Matplotlib Cheat Sheets - Plato AiStream V2.1

Перевидано Платоном

читають: 0

Немає способу створення наукового проекту на Python без використання Matplotlib. Фактично, якщо щось на зразок:

from matplotlib import pyplot as plt

не входить до числа перших 3 або чотирьох рядків вашого коду, то чогось не вистачає. Matplotlib є найвідомішою та найпоширенішою бібліотекою графічних зображень у Python. Це дозволяє створювати чіткі та інтерактивні візуалізації, які роблять ваші дані легшими для розуміння, а ваші результати більш конкретними.

Ваші візуалізації можуть змінити те, як ваші результати будуть сприйняті іншими, незалежно від того, презентуєте ви своїм клієнтам чи колегам. Щоб створювати переконливі візуалізації, вам потрібно буде використовувати всю потужність, яку пропонує Matplotlib.

Саме для цього і призначена ця стаття, деякі ресурси, які допоможуть вам почати, потренуватися та освоїти використання Matplotlib для створення візуалізацій, які сильно підтримують ваші результати.

Якщо ви новачок у науці про дані або намагаєтесь оновити свої знання, чудовим місцем для початку є 90-хвилинний Matplotlib на freecodecamp.

[вбудований вміст][вбудований вміст]

Ще одне чудове місце для початку — ця стаття geeksforgeeks який проведе вас крок за кроком від встановлення Matplotlib до створення красивої візуалізації менш ніж за 5 хвилин читання.

Якщо ви хочете знати, як створити інтерактивну візуалізацію за допомогою Matplotlib, це відео передової дослідницької лабораторії Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі покаже вам основу, а всі використані матеріали доступні на GitHub.

[вбудований вміст][вбудований вміст]

Після того, як у вас є міцна основа основ, завжди приємно мати короткий виклад функцій, які часто використовуються в Matplotlib, які ви обов’язково використовуватимете під час створення проектів з вивчення даних.

Отже, дозвольте мені поділитися з вами трьома улюбленими шпаргалками Matplotlib.

Шпаргалки Python Matplotlib
Джерело зображення: Матплотліб

Незалежно від того, чи є ви початківцем, середнім чи досвідченим користувачем Matplotlib, ви можете знайти все, що вам потрібно, на офіційному сайті Matplotlib сайт. Ці шпаргалки містять звернення та фрагменти коду щодо створення, редагування та навіть анімації ваших сюжетів. На додаток до шпаргалок, вони також пропонують посібники з основними функціями на основі вашого рівня досвіду користування бібліотекою.
Далі йде шпаргалка, створена Datacamp. Datacamp пропонує версії шпаргалок у форматі PDF/PNG, і ви можете знайти фрагменти коду там же веб-сторінка. Це чудово, якщо ви хочете скопіювати та вставити фрагменти, щоб спробувати їх перед редагуванням або додаванням у свій код.
І останнє, але не менш важливе: проста шпаргалка також пропонується у форматі pdf та веб-сторінці CodeAcademy. Ця проста шпаргалка допоможе вам викласти основи використання Matplotlib.

Шпаргалки Python Matplotlib
Джерело зображення: DataCamp

Ці ресурси допоможуть вам створити міцне розуміння Matplotlib. Але, якщо ви хочете зробити додаткову милю, щоб опанувати бібліотеку, це роздатковий матеріал від офіційних творців Matplotlib і це регенеративна стаття навчить порадам і хитрощам, щоб вивести ваші сюжети та візуалізації на новий рівень.

Знання того, як створювати переконливі візуалізації, є важливою навичкою, яка потрібна кожному спеціалісту з обробки даних, щоб досягти успіху у своїй роботі. Я сподіваюся, що ви зможете використати ці ресурси, щоб розвинути й покращити свої навички візуалізації даних і підняти свою кар’єру на новий рівень.

Сара Метваллі є кандидатом наук. кандидат в університеті Кейо, який досліджує способи тестування та налагодження квантових схем. Я стажист IBM-дослідник і прихильник Qiskit, допомагаючи будувати більш квантове майбутнє. Я також пишу статті на теми Medium, Built-in, She Can Code і KDN про програмування, науку про дані та технології. Я також керую міжнародним відділенням Woman Who Code Python, любитель поїздів, мандрівник і любитель фотографії.