Скоро! Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]

[SHAREWOOD]

Складчина: Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]​

Описание:

Если вы затрачиваете излишни много времени на попытки освоить построение графиков с применением библиотеки Matplotlib, то этот обучающий курс создан специально для вас.

Какие навыки вы приобретете

• Будете уметь создавать как простые, так и сложные графики, используя объектно-ориентированный метод.
• Научитесь размещать несколько подграфиков на одной картинке. Управление размерами и расположением подграфиков на основном изображении.
• Сможете контролировать координатные оси - изменять значения меток, масштабировать их, отображать как основные так и дополнительные значения.
• Узнаете, как добавить на график сетку координат, легенду, заголовок, присвоить названия осям и менять цветовую палитру графиков.
• Сможете менять размеры графика, контролировать качество изображения, сохранять диаграммы в форматах изображений и pdf.
• Получите возможность строить графики различных типов - линейные, столбчатые, диаграммы рассеяния, гистограммы, диаграммы размаха, круговые и стековые диаграммы.

Описание курса

В этом курсе я сгруппировал и упорядочил все необходимое для начинающих, только знакомящихся с библиотекой Matplotlib. Весь материал представлен четко и без лишнего.

Утверждение: "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" отлично подходит в контексте визуализации данных. Именно поэтому давайте ознакомимся с возможностями, которые откроются вам после прохождения курса.

Целевая аудитория курса
Для тех, кто уже имеет навыки программирования на Python, но все еще испытывает трудности при создании графиков. Этот курс поможет освоить основные функции библиотеки Matplotlib.

Курс состоит из следующих модулей

Настройка графиков

1. Введение
2. Подготовка к использованию библиотеки matplotlib
3. plt.plot(). Создание первого графика
4. plt.grid(). Включение сетки
5. plt.title(). Назначаем заголовок графика
6. plt.xlabel(), plt.ylabel(). Присваивание названий осям
7. plt.xlim(), plt.ylim()
8. plt.xticks(), plt.yticks()
9. Регулировка ширины, цвета и типов линий графика
10. Опции отображения точек на диаграмме
11. Построение нескольких линий на одном графике
12. plt.legend(). Добавление легенды к графику
13. plt.subplot()

Объектно-ориентированный подход в создании графиков

1. figure(), axes(). Добавление координатных осей к графику
2. Создание графика
3. Легенда, линии сетки и фоновый цвет
4. Заголовок, названия осей и их единицы измерения
5. tick_params()
6. subplots()
7. GridSpec

Виды графиков

1. scatter
2. bar, barh
3. hist
4. boxplot
5. pie
6. stackplot
7. Завершение

Стоимость составляет 380 руб до 30 июня, после - 580 руб
Скрытая ссылка

Материал «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python [stepik] [Сергей Спирёв]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.