[O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 3

Собираем на перевод [O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 3 [O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 1 [O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 2 [O'Reilly] Matplotlib — Python библиотека для визуализации данных - 2D, 3D. Часть 4 ​ Год выпуска: 03/2016 Производитель: O'Reilly Media / Infinite Skills Продолжительность: 01:00:44 Оригинальное название: Matplotlib for Developers Это питоновская библиотека для создания двухмерных графиков высокого качества (publication quality). Сделана с таким расчётом чтобы переход на неё доставил минимальные затруднения опытным пользователям Matlab. Как говориться на сайте библиотеки, Matplotlib старается сделать простые вещи простыми а сложные вещи возможными. Matplotlib - набор дополнительных модулей (библиотек) языка Python. Предоставляет средства для построения самых разнообразных 2D графиков и диаграмм данных. Достоинства. Отличается простотой использования - для построения весьма мудреных и красочно оформленных диаграмм достаточно нескольких строк кода. При этот качество получаемых изображений более чем достаточно для их публикования. Один из выходных формата файлов - Postscript, что, соответственно, позволяет вставлять изображения в документы TeX. Предоставляет API для встраивания своих графических объектов в приложения пользователя. ​ Возможности​ - различные типы графиков (диаграммы, точечные, линейные, контурные...); - синтаксис на базе Python; - интеграция с научным вычислительным пакетом NumPy; - исходные данные могут быть списками и кортежами Python, либо массивами NumPy; - настраиваемый формат графика (масштабы осей, подписи, сетка и т.д.); - настраиваемый текст (тип шрифта, размер, начертание и т.д.); - форматирование TeX (уравнения, греческие символы и т.д.); - совместим с IPython (позволяет строить графики интерактивно из командной оболочки Python); - автоматизация - использует циклы Python для итеративного построения графиков; Типичные поддерживаемые форматы:​ Encapsulated PostScript (EPS) Enhanced Metafile (EMF) JPEG PDF PNG Postscript RGBA («сырой» формат) SVG SVGZ TIFF Основой эффективной работы Matplotlib и многих его особенностей служит синтаксис на базе Python. Есть много научных пакетов, которые позволяют строить качественные графики, но многие из них позволяют делать это непосредственно в вашем коде на Python? Кроме того, могут ли они создавать автоматизированные процедуры для итеративного построения графиков и сохранения их в графических файлах? Matplotlib позволяет выполнять все эти задачи. С его помощью вы можете сэкономить время, тратящееся на создание графиков вручную. Примеры работ (Скриншоты) Matplotlib: 05. Настройка Matplotlib 05_01-конфигурации rcParams И matplotlibrc. 05_02-Style Sheets. 05_03-Пользовательские таблицы стилей. 06. Интерактивность Обработка 06_01-Event. 06_02-Создание интерфейса с ipywidgets. 06_03-Refining ipywidgets интерфейс. 05. Configuring Matplotlib 05_01-Configuration rcParams And matplotlibrc. 05_02-Style Sheets. 05_03-Custom Style Sheets. 06. Interactivity 06_01-Event Handling. 06_02-Creating An Interface With ipywidgets. 06_03-Refining An ipywidgets Interface. // Сам курс не покупается, а берется в паблике // Как наберется народ, найдется и переводчик и организатор // Заинтересовались – подписывайтесь!​