Matplotlib: Ступенчатые, стековые, stem и точечные графики
Благодаря этому видео ты узнаешь, как нарисовать ступенчатые, стековые, stem и точечные графики. Рассматриваются функции: step(), stem(), stackplot(), scatter(). Также приведены список их параметров и примеры оформления. В комментариях под этим постом можешь поделиться своими результатами!
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Благодаря этому видео ты узнаешь, как нарисовать ступенчатые, стековые, stem и точечные графики. Рассматриваются функции: step(), stem(), stackplot(), scatter(). Также приведены список их параметров и примеры оформления. В комментариях под этим постом можешь поделиться своими результатами!
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Matplotlib: Логарифмический масштаб
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты узнаешь, как отображать графики в логарифмическом масштабе. Познакомишься с функциями semilogx() и semilogy(), методами set xscale() и set yscale() и их параметрами: 'linear', 'log', 'symlog'.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты узнаешь, как отображать графики в логарифмическом масштабе. Познакомишься с функциями semilogx() и semilogy(), методами set xscale() и set yscale() и их параметрами: 'linear', 'log', 'symlog'.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Matplotlib: Отображение нескольких координатных осей
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты узнаешь, как отобразить несколько графиков (координатных осей) на одной фигуре (Figure). Рассматриваются функции subplot() и subplots(). Также продемонстрирован способ создания дополнительного окна с помощью функции figure() и размещение в ней координатных осей (методы: add axes() и add subplot()).
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты узнаешь, как отобразить несколько графиков (координатных осей) на одной фигуре (Figure). Рассматриваются функции subplot() и subplots(). Также продемонстрирован способ создания дополнительного окна с помощью функции figure() и размещение в ней координатных осей (методы: add axes() и add subplot()).
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
👍1
Matplotlib: Граничные значения осей
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты научишься задавать границы (лимиты) при отображении графиков по осям с помощью функций и методов: set(), set xlim(), set ylim(), xlim() и ylim(). Также продемонстрировано управление положением меток на координатных осях через методы: set major locator() и set minor locator().
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты научишься задавать границы (лимиты) при отображении графиков по осям с помощью функций и методов: set(), set xlim(), set ylim(), xlim() и ylim(). Также продемонстрировано управление положением меток на координатных осях через методы: set major locator() и set minor locator().
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
👍1
Matplotlib: Формат отображения меток
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты научишься управлять форматом отображения надписей у координатных осей с помощью методов set xticklabels(), set yticklabels(), а также следующих форматеров: NullFormatter, FormatStrFormatter, FuncFormatter, FixedFormatter.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про Matplotlib. В этот раз ты научишься управлять форматом отображения надписей у координатных осей с помощью методов set xticklabels(), set yticklabels(), а также следующих форматеров: NullFormatter, FormatStrFormatter, FuncFormatter, FixedFormatter.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Matplotlib: Линейный график
Линейные графики используются для отображения трендов или зависимости одной переменной от другой. plt.plot() — строит линейный график. plt.title() — задает заголовок графика. plt.xlabel() и plt.ylabel() — задают подписи для осей. plt.grid() — добавляет сетку. plt.legend() — создает легенду для обозначения линий.
В данном примере мы используем plt.plot() для построения линии. Аргумент marker='o' добавляет точки на линию, color задает цвет линии, а linewidth регулирует ее толщину.
#практика #matplotlib
Линейные графики используются для отображения трендов или зависимости одной переменной от другой. plt.plot() — строит линейный график. plt.title() — задает заголовок графика. plt.xlabel() и plt.ylabel() — задают подписи для осей. plt.grid() — добавляет сетку. plt.legend() — создает легенду для обозначения линий.
В данном примере мы используем plt.plot() для построения линии. Аргумент marker='o' добавляет точки на линию, color задает цвет линии, а linewidth регулирует ее толщину.
#практика #matplotlib
👍19😁4🤣2
Matplotlib: Гистограмма
Гистограмма показывает распределение данных, разбивая их на интервалы (бины). Она олезна для анализа плотности данных. plt.hist() — строит гистограмму. bins отвечает за число интервалов. alpha — прозрачность столбцов. С помощью edgecolor ты указываешь цвет границы столбцов. plt.grid() — добавляет сетку.
Обрати внимание на пример. Функция np.random.normal() генерирует данные с нормальным распределением. В plt.hist() мы указываем bins=20 для разбиения данных на 20 интервалов. Аргумент alpha=0.7 добавляет прозрачность, а edgecolor='black' подчеркивает границы столбцов.
#практика #matplotlib
Гистограмма показывает распределение данных, разбивая их на интервалы (бины). Она олезна для анализа плотности данных. plt.hist() — строит гистограмму. bins отвечает за число интервалов. alpha — прозрачность столбцов. С помощью edgecolor ты указываешь цвет границы столбцов. plt.grid() — добавляет сетку.
Обрати внимание на пример. Функция np.random.normal() генерирует данные с нормальным распределением. В plt.hist() мы указываем bins=20 для разбиения данных на 20 интервалов. Аргумент alpha=0.7 добавляет прозрачность, а edgecolor='black' подчеркивает границы столбцов.
#практика #matplotlib
👍25🔥4😁1🤣1
Matplotlib: Точечный график
Точечные графики используются для изучения взаимосвязи между двумя переменными. Обрати внимание на пример. Функция plt.scatter() строит точки на графике. Аргумент alpha задает прозрачность точек, а edgecolor добавляет рамку вокруг них. color — задает цвет точек.
#практика #matplotlib
Точечные графики используются для изучения взаимосвязи между двумя переменными. Обрати внимание на пример. Функция plt.scatter() строит точки на графике. Аргумент alpha задает прозрачность точек, а edgecolor добавляет рамку вокруг них. color — задает цвет точек.
#практика #matplotlib
🔥14👍6😁1
Matplotlib: Столбчатая диаграмма
Столбчатая диаграмма используется для сравнения значений между различными категориями. plt bar() строит столбцы. color отвечает цвет столбцов. alpha — прозрачность.
Обрати внимание на пример. Мы используем plt bar() для построения столбцов. Параметр categories задает метки для каждой категории, а values определяет высоту столбцов.
#практика #matplotlib
Столбчатая диаграмма используется для сравнения значений между различными категориями. plt bar() строит столбцы. color отвечает цвет столбцов. alpha — прозрачность.
Обрати внимание на пример. Мы используем plt bar() для построения столбцов. Параметр categories задает метки для каждой категории, а values определяет высоту столбцов.
#практика #matplotlib
🔥19👍4
Matplotlib: Круговая диаграмма
Круговые диаграммы показывают доли целого. Они хорошо подходят для визуализации процентов.
Обрати внимание на пример. Мы используем функцию plt.pie() для построения круговой диаграммы. sizes — это список, который задаёт размеры долей. labels — задаёт подписи для каждой доли. colors — задаёт цвета сегментов. autopct='%1.1f%%' автоматически добавляет процентное соотношение внутри каждого сегмента. startangle=90 вращает диаграмму, начиная с указанного угла (90 градусов — вертикальная ориентация).
#практика #matplotlib
Круговые диаграммы показывают доли целого. Они хорошо подходят для визуализации процентов.
Обрати внимание на пример. Мы используем функцию plt.pie() для построения круговой диаграммы. sizes — это список, который задаёт размеры долей. labels — задаёт подписи для каждой доли. colors — задаёт цвета сегментов. autopct='%1.1f%%' автоматически добавляет процентное соотношение внутри каждого сегмента. startangle=90 вращает диаграмму, начиная с указанного угла (90 градусов — вертикальная ориентация).
#практика #matplotlib
🔥12👍3🤣1
Matplotlib: График с несколькими линиями
Графики с несколькими линиями используются для сравнения нескольких зависимостей на одной координатной плоскости.
В этом примере мы строим две линии с помощью функции plt.plot(). color задаёт цвет линии, linestyle='--' делает линию штриховой, label позволяет присвоить имя каждой линии для отображения в легенде. plt.legend() выводит легенду на график. Множественные линии позволяют наглядно сравнивать различные тренды.
#практика #matplotlib
Графики с несколькими линиями используются для сравнения нескольких зависимостей на одной координатной плоскости.
В этом примере мы строим две линии с помощью функции plt.plot(). color задаёт цвет линии, linestyle='--' делает линию штриховой, label позволяет присвоить имя каждой линии для отображения в легенде. plt.legend() выводит легенду на график. Множественные линии позволяют наглядно сравнивать различные тренды.
#практика #matplotlib
🔥19👍12
Matplotlib: Ящик с усами
“Ящик с усами” или Box Plot — это статистическая визуализация, которая отображает распределение данных, включая медиану, квартиль и выбросы. plt.boxplot() — строит диаграмму. vert=True/False отвечает за ориентацию диаграммы. patch_artist=True позволяет задавать цвета коробок.
Обрати внимание на пример. notch=True добавляет углубления для визуализации медианы. showmeans=True отображает среднее значение (помеченное чёрной точкой). boxprops задаёт стиль и цвет коробок, а medianprops — цвет линии медианы. Box Plot полезен для анализа распределения и выбросов в нескольких группах данных.
#практика #matplotlib
“Ящик с усами” или Box Plot — это статистическая визуализация, которая отображает распределение данных, включая медиану, квартиль и выбросы. plt.boxplot() — строит диаграмму. vert=True/False отвечает за ориентацию диаграммы. patch_artist=True позволяет задавать цвета коробок.
Обрати внимание на пример. notch=True добавляет углубления для визуализации медианы. showmeans=True отображает среднее значение (помеченное чёрной точкой). boxprops задаёт стиль и цвет коробок, а medianprops — цвет линии медианы. Box Plot полезен для анализа распределения и выбросов в нескольких группах данных.
#практика #matplotlib
👍19🔥1🤣1
Matplotlib: 3D-график
Трёхмерные графики используются для визуализации сложных зависимостей, где важны не только значения X и Y, но и дополнительное измерение Z. Axes3D — модуль для создания 3D-осей. ax.plot_surface() строит поверхность по заданным координатам. cmap задаёт цветовую палитру поверхности.
Обраьт внимание на пример. np.meshgrid() создаёт двумерную сетку из одномерных массивов x и y. ax.plot_surface() строит поверхность, где значения Z определяют высоту точек. cmap='viridis' используется для применения цветовой карты. Этот вид графика идеально подходит для анализа сложных зависимостей в трёхмерном пространстве.
#практика #matplotlib
Трёхмерные графики используются для визуализации сложных зависимостей, где важны не только значения X и Y, но и дополнительное измерение Z. Axes3D — модуль для создания 3D-осей. ax.plot_surface() строит поверхность по заданным координатам. cmap задаёт цветовую палитру поверхности.
Обраьт внимание на пример. np.meshgrid() создаёт двумерную сетку из одномерных массивов x и y. ax.plot_surface() строит поверхность, где значения Z определяют высоту точек. cmap='viridis' используется для применения цветовой карты. Этот вид графика идеально подходит для анализа сложных зависимостей в трёхмерном пространстве.
#практика #matplotlib
👍19