Rivalry2

HTML Diff

1 added 1 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Matplotlib - это…</a></li>

2 <li><a>Где используется</a></li>

3 <li><a>Спектр возможностей</a></li>

4 <li><a>Форматы изображений</a></li>

5 <li><a>Связь с PyLab и Pyplot</a></li>

6 <li><a>Несколько слов о терминологии</a></li>

7 <li><a>Начало работы</a><ul><li><a>Установка</a></li>

8 <li><a>Иерархия объектов</a></li>

9 <li><a>Линейный график</a></li>

10 <li><a>Диаграммы рассеяния</a></li>

11 <li><a>Гистограммы</a></li>

12 <li><a>Комбинирование</a></li>

13 <li><a>Круговые</a></li>

14 <li><a>Кривые</a></li>

15 <li><a>Изменения и надписи</a></li>

16 <li><a>Тепловая карта</a></li>

17 <li><a>Сложная визуализация</a></li>

18 </ul></li>

19 <li><a>Вероятные трудности</a></li>

20 <li><a>Как выучить библиотеку</a></li>

21 </ul><p>Matplotlib - популярная библиотека Python, используемая разработчиками для визуализации информации и анализа данных. Она применяется при создании:</p>

22 <ul><li>линейных графиков;</li>

23 <li>круговых диаграмм;</li>

24 <li>построчных гистограмм и других.</li>

25 </ul><p>Далее предстоит научиться импортировать библиотеку, а также рассмотреть на ее примере ключевые способы виртуализации.</p>

26 <h2>Matplotlib - это…</h2>

27 <p>Matplotlib - это пакет виртуализации данных в Python. Он поддерживает работу с информацией сразу на нескольких уровнях:</p>

28 <ol><li>Через модуль Pyplot. Он будет рассматривать имеющийся график в качестве единого целого.</li>

29 <li>При помощи объектно-ориентированного интерфейса. В нем каждая фигура/ее часть рассматривается в виде отдельного объекта. Такая концепция позволяет выборочно изменять их свойства, а также отображение.</li>

30 </ol><p>Matplotlib - инструмент, поддерживающий работу с двумерной и трехмерной графикой. Он написан и поддерживался Джоном Хантером. Изначально распространялся под BSD-подобной лицензией. Его создание - это результат подражания графическим командам MATLAB.</p>

31 <p>Последняя поддерживаемая стабильная версия Matplotlib - 2.1.1 Для нее потребуется:</p>

32 <ul><li>Python 2.7 версии или новее 3.4;</li>

33 <li>NumPy - от 1.7.1 версии и выше.</li>

34 </ul><p>Далее предстоит работать с Matplotlib to Pyplot. Информация, представленная в статье, больше подходит тем, кто имеет хотя бы малейшее представление о NumPy. В основном предстоит пользоваться модулем numpy.random, который позволяет получать "тестовые" данные, а также рисовать примеры из источников статистического характера.</p>

35 <h2>Где используется</h2>

36 <p>Matplotlib - это инструмент to data visualization. с его помощью можно представить информацию любой сложности в простом и понятном виде. Библиотека дает возможность не только формировать различные графики, но и комбинировать их.</p>

37 <p>При помощи дополнительных библиотек удается расширить стандартные возможности по анализу данных. Пример - модуль Cartopy. Он позволит работать с картографическими информационными единицами.</p>

38 <p>Matplotlib - это не просто готовое решение для графиков и визуализации. Библиотека является основной to других библиотек. Пример - Seaborn. Он упрощает процедуру построения графиков, обладает большим спектром возможностей для косметического улучшения внешнего вида выводимых результатов. В его основе заложена рассматриваемая библиотека. Она является незаменимым инструментом анализа информации.</p>

39 <h2>Спектр возможностей</h2>

40 <p>Matplotlib - это гибкий, легко конфигурируемый пакет. Он совместно с three libraries: SciPy, IPython и NumPy предоставляет функционал, сравнимый to Matlab. Сейчас он работает с несколькими графическими библиотеками, в состав которых включены PyGTK и wxWindows.</p>

41 <p>Поддерживает:</p>

42 <ul><li>графики;</li>

43 <li>гистограммы и столбчатые диаграммы;</li>

44 <li>диаграммы рассеяния;</li>

45 <li>круговые диаграммы;</li>

46 <li>диаграммы стебель-листья;</li>

47 <li>градиентные поля;</li>

48 <li>контурные графики;</li>

49 <li>спектральные диаграммы.</li>

50 </ul><p>Пользователи здесь смогут указывать не только координатные оси. В пакете поддерживаются надписи и пояснения, возможность использования логарифмических шкал, полярные координат.</p>

51 <p>Для трехмерной графики рекомендуется перейти to toolkit mplot3d. Существуют иные наборы инструментов для выполнения разных задач: для картографии, работы с Excel, для GTK.</p>

52 <p>В Matplotlib поддерживается возможность создания анимированных объектов. На первых порах соответствующий функционал не требуется. Им пользуются в единичных случаях.</p>

53 <h2>Форматы изображений</h2>

54 <p>При помощи рассматриваемой библиотеки пользователи смогут работать to graphics. Набор поддерживаемых форматов изображений может быть получен из словаря под названием FigureCanvasBase.filetypes. Наиболее распространенными форматами to Matplotlib Python служат:</p>

55 <ul><li>PNG;</li>

56 <li>EMF;</li>

57 <li>JPEG;</li>

58 <li>PostScript;</li>

59 <li>PDF;</li>

60 <li>EPS;</li>

61 <li>SVG и SVGZ;</li>

62 <li>TIFF;</li>

63 <li>RGBA.</li>

64 </ul><p>Опираясь на пакетные классы допустимо создание других модулей. Пример - инструмент для генерирования искрографиков.</p>

65 <h2>Связь с PyLab и Pyplot</h2>

66 <p>При изучении рассматриваемой библиотеки можно встретить два модуля - to Pyplot и Pylab. Необходимо понимать, когда и какой вариант использовать в работе. Здесь необходимо запомнить следующее:</p>

67 <ol><li>Matplot - это специальный пакет для визуализации информации в Python.</li>

68 <li>Pyplot - модуль, включенный to Matplot. Он отображается в программном коде в виде matplotlib.pyplot. Используется для автоматического создания осей, фигур и иных элементов без погружения в логику происходящего.</li>

69 <li>Pylab - тоже включенный to Matplot модуль. Он устанавливается совместно с библиотекой. Одновременно импортирует Pyplot и NumPy для дальнейшей работы с массивами в интерактивной форме. Позволяет при использовании информации получать доступ к функциям, отвечающим за черчение.</li>

70 </ol><p>Pylab - это пакет, который на практике в Matplot library почти не встречается. Раньше он использовался для облегчения перехода с Matlab to Matplot. Данный инструмент позволял обходиться без операторов импорта. Наиболее распространенным модулем выступает Pyplot.</p>

71 <h2>Несколько слов о терминологии</h2>

72 <p>Перед началом использования популярной library Питона предстоит запомнить несколько определений. Они помогут быстрее разобраться с исходными кодами предлагаемых примеров:</p>

73 <ol><li>Axes - область отображения информации. Может быть помечена как ось X, ось Y и так далее.</li>

74 <li>Spines - линии, соединяющие точки Axes.</li>

75 <li>Figure - законченное окно или страница. На соответствующем элементе располагается итоговый график.</li>

76 </ol><p>Запомнить эти простые определения должен каждый разработчик. В противном случае интерпретация исходного кода to Python будет затруднена.</p>

77 <h2>Начало работы</h2>

78 <p>Matplot - универсальный инструмент, работающий через Питон на Windows, MacOS и Linux. Если программист использует Jupiter Notebook или Google Collab, дополнительная инициализация ни Python, ни рассматриваемого пакета не потребуется: они уже встроены в систему.</p>

79 <h3>Установка</h3>

80 <p>Чтобы написать исходный код to любой IDE (пример - в Visual Studio Code), необходимо сначала установить Python, а после - библиотеку Learn при помощи терминала:</p>

81 <p>Теперь можно приступить к непосредственному импорту Matplot:</p>

82 <p>Plt - это общепринятое сокращение. Оно встречается не только в учебниках, но и в официальной документации Питона.</p>

83 <h3>Иерархия объектов</h3>

84 <p>Ключевая особенность изучаемого инструмента - это наличие иерархии объектов. Под ней подразумевается, что каждый график будет основываться на древоподобную структуру элементов пакета.</p>

85 <p>Самым важным является объект Figure. Он представляет собой внешний контейнер to графики Matplot. Включает в себя несколько Axes в случае необходимости. Под "осями" понимаются настоящие графики.</p>

86 <p>Объект Figure - это своеобразный "ящик" для нескольких Axes. В порядке иерархии под "осями" располагаются элементы меньшего размера. К ним относят:</p>

87 <ul><li>отдельно изображенные линии;</li>

88 <li>легенды;</li>

89 <li>отметки;</li>

90 <li>тестовые боксы.</li>

91 </ul><p>Каждый компонент диаграммы - это собственный манипулируемый элемент to Python, вплоть до отметок и ярлыков.</p>

92 <p>Выше - наглядный пример иерархии в действии.</p>

93 <h3>Линейный график</h3>

94 <p>Далее работу с Matplotlib и его libraries предстоит рассматривать на основе наглядных примеров. Это поможет лучше усвоить информацию тем, кто ранее не работал с NumPy и Pyplot.</p>

95 <p>В качестве простого примера необходимо изобразить линейный график. Для него потребуется создать переменные - x и y. Они содержат координаты точек to оси x и y соответственно:</p>

96 <p>Теперь необходимо построить график, соединяющий заданные точки:</p>

97 - <p>Выше - результат обработки с��ответствующего кодового фрагмента. В нем:</p>

97 + <p>Выше - результат обработки соответствующего кодового фрагмента. В нем:</p>

98 <ul><li>plt.plot - это стандартная функция построения графика в соответствии с заданными значениями;</li>

99 <li>plt.show() - команда, отвечающая за вывод визуализированной информации на экран (может отсутствовать).</li>

100 </ul><p>Если не использовать show(), вместо красивого графического отображения линейного графика пользователь увидит разнообразную техническую информацию.</p>

101 <p>Теперь получившийся результат можно дополнить для удобства заголовком, а также подписями имеющихся осей:</p>

102 <p>Через Matplotlib допускается настройка отображения любых графиков. Пример - изменение цвета линии, выделение точек, координаты которых изначально были заданы разработчиком:</p>

103 <p>Выше - пример того, что получится, если внести соответствующие изменения to code. Заданные точки хорошо заметны, а их цвет, как и линии, изменился. Он стал зеленым.</p>

104 <h3>Диаграммы рассеяния</h3>

105 <p>Рассмотренный ранее пример показывал точки, которые не были переданы в массиве. Из-за этого получилось линейное отображение данных. В Matplotlib можно сформировать диаграмму рассеяния. Она необходима тогда, когда требуется оценить взаимосвязь одной переменной to другой. Их значения будут откладывать по разным осям.</p>

106 <p>В Matplotlib для построения диаграммы рассеяния необходимо прибегнуть to plt.scatter(). Эта функция будет в качестве аргументов принимать переменные с дискретными значениями:</p>

107 <p>Обработанный код будет выглядеть так:</p>

108 <p>Диаграмма рассеяния - это множество отдельно взятых точек на координатной плоскости.</p>

109 <h3>Гистограммы</h3>

110 <p>Еще один популярный и удобный метод to visualization - это столбчатые диаграммы (или гистограммы). Графики будут информировать пользователя о том, как меняются исходные данные. Гистограммы работают иначе. Они используются для отображения принципов распределения информации. Чем больше в диапазоне значений, тем выше окажется получившаяся полоса. Соблюдается полная пропорциональность.</p>

111 <p>Обычно при работе с гистограммами одна из осей отображает одну категорию, вторая соответствует ее дискретному значению.</p>

112 <p>Построить гистограмму можно несколькими способами. Первый вариант - это прибегнуть to hist(). Эта функция имеет два ключевых параметра:</p>

113 <ul><li>список значений, используемых для построения графика;</li>

114 <li>количество диапазонов для распределения соответствующих точек.</li>

115 </ul><p>Программный код будет выглядеть так:</p>

116 <p>Ниже - наглядный пример того, как будет выглядеть обработанный код:</p>

117 <p>А вот - столбчатая диаграмма, используемая для наглядной демонстрации величины прибыли по месяцам. Код будет таким:</p>

118 <p>А вот результат, выведенный на экран:</p>

119 <p>Теперь с помощью этой гистограммы можно увидеть динамику изменения прибыли по заданным пользователем месяцам.</p>

120 <h3>Комбинирование</h3>

121 <p>Matplotlib - инструмент, который дает массу возможностей виртуализации информации. В нем допускается объединение сразу нескольких типов графиков. Пример - линейную и гистограмму.</p>

122 <p>Вот - наглядный пример соответствующего кода. To столбцы гистограммы необходимо добавить точки, указывающие значения прибыли. Далее - соединить их:</p>

123 <p>На экране появится следующий результат:</p>

124 <p>Получившийся результат отображает необходимую информацию, но рекомендуется изменить некоторые его настройки. Связано это с тем, что линейную интерпретацию данных на темно-синем фоне видно очень плохо. Для исправления ситуации необходимо увеличить прозрачность гистограммы. За это отвечает параметр alpha.</p>

125 <p>Alpha может принимать разные значения:</p>

126 <ul><li>0 - полная прозрачность;</li>

127 <li>1 - отсутствие прозрачности.</li>

128 </ul><p>Значения, расположенные в диапазоне (0;1), указывают на степень прозрачности. Чем выше соответствующий показатель, тем "ярче" будет отображаемый на экране компонент.</p>

129 <h3>Круговые</h3>

130 <p>В Matplotlib можно рисовать круговые диаграммы. Они используются для отображения состава имеющихся групп. Пример - преобладание автомобилей на дорогах того или иного региона:</p>

131 <p>Выше - наглядный пример элементарной круговой диаграммы в Matplotlib. Информация здесь понятна, но не детализирована. Понять долю, приходящуюся на каждую имеющуюся марку, невозможно.</p>

132 <p>Исправить ситуацию можно путем добавления to pie параметра autopct:</p>

133 <p>В этот параметр необходимо передать формат отображения числа. Приведенный пример предписывает работу с целым числом и одним знаком можно запятой. Выше - итоговый результат обработки написанного в Matplotlib фрагмента.</p>

134 <h3>Кривые</h3>

135 <p>Еще один распространенный вариант - это рисование нескольких кривых на одном графике. Такая концепция в основном применяется для сравнения. В программном коде ситуация выглядит так:</p>

136 <p>Выше - наглядный пример получившегося результата.</p>

137 <h3>Изменения и надписи</h3>

138 <p>Ранее рассмотренные примеры были похожи друг на друга. На самом деле каждая виртуализация информации - это уникальный продукт работы Matplotlib. Он поддерживает возможность настройки цвета линии/точек, а также добавления надписей на график. Для этого используются параметры:</p>

139 <ul><li>color= ‘цвет’ - отвечает за выбор цвета, которым будет окрашен компонент;</li>

140 <li>label= ‘значение’ - подпись к линиям.</li>

141 </ul><p>Вот - наглядный пример кода, демонстрирующего изменение параметров элементов виртуализации:</p>

142 <p>Ниже - то, как это будет выглядеть после непосредственной обработки:</p>

143 <p>Здесь для улучшения возможности сравнения изменен цвет нарисованных кривых на красный и синий соответственно. В левой верхнем углу добавлены подписи. Они показывают, какой цвет и за какой спектр метаданных будет отвечать.</p>

144 <h3>Тепловая карта</h3>

145 <p>Если разработчик решил прибегнуть to Matplotlib, он получит доступ к совершенно разным инструментам и способам виртуализации. Кроме "стандартных" средств для виртуального отображения информации, здесь поддерживаются тепловые карты.</p>

146 <p>Это - средство, которое будет незаменимо при работе с географическими данными. Вот - наглядный пример его создания:</p>

147 <p>Выше - наглядный пример тепловой карты по заданным параметрам. Она может настраиваться по нуждам пользователя.</p>

148 <h3>Сложная визуализация</h3>

149 <p>Matplotlib поддерживает не только тепловые карты, но и достаточно сложные средства виртуализации. В качестве образца будет использоваться столбчатый график с накоплением. Такой компонент позволяет отслеживать соотношение динамику соотношения значений to одной переменной.</p>

150 <p>Здесь - образец для ситуации с устройствами, работающими на базах Android и Ios.Он поддерживает отслеживание соотношений в разные годы:</p>

151 <p>Данный способ to virtualize указывает на то, что соотношение устройств, находящихся под управлением Android и iOS постепенно меняется. Андроид-оборудования с течением времени становится на порядок больше.</p>

152 <h2>Вероятные трудности</h2>

153 <p>Matplotlib - функциональный и интересный инструмент. Он предоставляет средства для быстрой и качественной виртуализации, но его изучение может быть затруднено. Официальная документация у Matplotlib достаточно большая. Несмотря на это, сложности возникают по другим причинам:</p>

154 <ol><li>Размер библиотеки. Matplotlib сама по себе представлена порядком 70 000 строк кода.</li>

155 <li>Вхождение в состав инструмента нескольких интерфейсов (способов для построения фигур на экране). Matplotlib умеет взаимодействовать с огромным количеством бэкендов - они отвечают за то, как фактически отобразятся диаграммы, а не только за внутренние структурные особенности.</li>

156 <li>Часть официальной документации устарела. Matplotlib активно развивается. Она дорабатывается и обновляется до сих пор. Некоторые старые примеры из официальной документации и интернет-источников могут включать в себя примерно на 70% меньше программного кода по сравнению с современными версиями.</li>

157 </ol><p>Несмотря на это, Matplotlib Python - это неплохой инструмент для работы с графиками. Полученные результаты обработки данных используются не только при анализе, но и разнообразных проектах, публикациях, документации.</p>

158 <h2>Как выучить библиотеку</h2>

159 <p>Самостоятельно освоить рассмотренную библиотеку бывает не так просто, особенно если необходимо работать с большими массивами информации.<a>Здесь</a>можно увидеть еще один наглядный образец использования Matplot. В Сети полно туториалов и примеров, а также сопутствующей документации по данному инструменту. Только часть из них устарела, а некоторые требуют значительных познаний в programming.</p>

160 <p>Лучше всего для быстрого погружения в выбранное направление не заниматься самообразованием, а отдать предпочтение специализированным дистанционным компьютерным курсам. Пример - от образовательного центра OTUS.</p>

161 <p>Это верный способ выучить не только Matplot, но и любой другой инструмент/фреймворк/библиотеку Питона. На специализированных компьютерных курсах "с нуля" пользователя научат профессионально пользоваться выбранным пакетом.</p>

162 <p>Дистанционные компьютерные курсы выделяются следующими чертами:</p>

163 <ol><li>Сжатые сроки обучения. Каждый курс рассчитан на срок от нескольких месяцев до года.</li>

164 <li>Грамотно составленные программы, поданные понятным языком. Можно выбрать направление с учетом ранее приобретенного спектра знаний.</li>

165 <li>Разнообразие направлений с возможностью их совмещения. Пользователи смогут учить не только Matplot, но и другие компоненты Питона. При желании - вовсе параллельно изучать совершенно другой язык разработки.</li>

166 <li>Интересные домашние задания, многочисленная практика. Все это поможет не только научиться пользоваться инструментом разработки, но с поспособствует формированию качественного первого портфолио.</li>

167 <li>Постоянное кураторство. Каждый курс ведется специалистом в том или ином направлении. Наставник всегда придет на помощь.</li>

168 <li>Возможность совмещения с обыденной жизнью, основной работой и семьей. Все обучение строится на основании вебинара. Пропущенный урок пользователь сможет в любой момент посмотреть в режиме "онлайн".</li>

169 </ol><p>При успешном прохождении курса пользователь не только будет знать, что такое for i, int и как работает Matplot, но и получит электронный сертификат для документального подтверждения приобретенных в процессе учебы навыков.</p>

170 <p><em>Приглашаем выбрать курс по востребованным IT-направлениям<a>уже сегодня</a>!</em></p>

171