«Python Библиотеки» — Джейд Картер, страница 22

Аннотация

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр. Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh. Книга охватывает обширный спектр примеров использования каждой библиотеки, предоставляя читателю практический опыт и навыки, необходимые для успешной разработки с использованием Python. Она подходит как для новичков, только начинающих изучать Python, так и для опытных разработчиков, ищущих лучшие инструменты для конкретных задач.

Жанры и темы

программирование самоучители обучение программированию языки программирования язык python компьютерная справочная литература

Читать «Python Библиотеки» — Джейд Картер онлайн

Страница 22 из 27

работе
с
табличными
данными
.
2.3. Matplotlib
Matplotlib –
это
библиотека
для
визуализации
данных
в
языке
программированияPython.
Она
предоставляет
множество
инструментов
для
создания
различных
типов
графиков
и
диаграмм
.
Давайте
рассмотрим
несколько
основных
видов
графиков
и
диаграмм
,
которые
можно
создать
с
помощьюMatplotlib.
1.
Линейный
график
Линейный
график
подходит
для
визуализации
зависимости
одной
переменной
от
другой
.
Рассмотрим
пример
:
```python
importmatplotlib.pyplotasplt
#
Создаем
данные
для
примера
x=[1,2,3,4,5]
y=[10,15,7,12,9]
#
Строим
линейный
график
plt.plot(x,y,marker='o',linestyle='-',color='b',
label='
Линейный
график
')
#
Добавляем
подписи
и
заголовок

plt.xlabel('X-
ось
')
plt.ylabel('Y-
ось
')
plt.title('
Пример
линейного
графика
')
plt.legend()#
Добавляем
легенду
#
Показываем
график
plt.show()
```
2.
Гистограмма
Гистограмма
используется
для
визуализации
распределения
данных
.
Пример
:
```python
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
#
Создаем
данные
для
примера
data=np.random.randn(1000)
#
Строим
гистограмму
plt.hist(data,bins=30,color='skyblue',edgecolor='black')
#
Добавляем
подписи
и
заголовок
plt.xlabel('
Значения
')
plt.ylabel('
Частота
')
plt.title('
Пример
гистограммы
')
#
Показываем
график
plt.show()
```
3.
Круговая
диаграмма
Круговая
диаграмма
отображает
доли
от
целого
.
Пример
:
```python
importmatplotlib.pyplotasplt
#
Создаем
данные
для
примера

sizes=[15,30,45,10]
labels=
['
Категория1',
'
Категория2',
'
Категория3',
'
Категория4']
#
Строим
круговую
диаграмму
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['skyblue', 'lightcoral','lightgreen','lightpink'])
#
Добавляем
заголовок
plt.title('
Пример
круговой
диаграммы
')
#
Показываем
график
plt.show()
```
4.
Диаграмма
разброса
Диаграмма
разброса
отображает
связь