Fargo
Администратор
- Регистрация
- 2 Дек 2015
- Сообщения
- 233.558
- Реакции
- 755.725
Складчина: Библиотека Matplotlib
Визуализация данных в Python
Автор: Сергей Спирёв
Если вы тратите слишком много времени на изучение построения графиков с помощью библиотеки Matplotlib перед тем, как начать создавать их, этот курс разработан специально для вас.
Что будет изучаться:
- Построение как простых, так и сложных графиков с использованием объектно-ориентированного подхода.
- Отображение нескольких подграфиков на одном рисунке с управлением их размерами и расположением.
- Управление осями координат: изменение значений меток, масштабирование и отображение как основных, так и вспомогательных значений.
- Добавление линий сетки, легенды, заголовка графика, наименований осей, изменение цветовой гаммы.
- Изменение размеров графика, управление качеством изображения, сохранение в различных форматах.
- Построение различных типов графиков: линейных, столбчатых, диаграмм рассеяния, гистограмм, диаграмм размаха, круговых и стековых графиков.
О курсе:
В курсе собрана и систематизирована необходимая информация для новичков, начинающих изучение библиотеки Matplotlib. Здесь вы не найдете лишней информации, только самое важное.
Цитата: "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" идеально характеризует тему визуализации данных. Давайте вместе рассмотрим возможности, которые вы узнаете после прохождения курса.
Целевая аудитория:
Для тех, кто уже программирует на Python, но испытывает сложности с построением графиков, этот курс поможет освоить основные функции библиотеки Matplotlib.
Визуализация данных в Python
Автор: Сергей Спирёв
Если вы тратите слишком много времени на изучение построения графиков с помощью библиотеки Matplotlib перед тем, как начать создавать их, этот курс разработан специально для вас.
Что будет изучаться:
- Построение как простых, так и сложных графиков с использованием объектно-ориентированного подхода.
- Отображение нескольких подграфиков на одном рисунке с управлением их размерами и расположением.
- Управление осями координат: изменение значений меток, масштабирование и отображение как основных, так и вспомогательных значений.
- Добавление линий сетки, легенды, заголовка графика, наименований осей, изменение цветовой гаммы.
- Изменение размеров графика, управление качеством изображения, сохранение в различных форматах.
- Построение различных типов графиков: линейных, столбчатых, диаграмм рассеяния, гистограмм, диаграмм размаха, круговых и стековых графиков.
О курсе:
В курсе собрана и систематизирована необходимая информация для новичков, начинающих изучение библиотеки Matplotlib. Здесь вы не найдете лишней информации, только самое важное.
Цитата: "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать" идеально характеризует тему визуализации данных. Давайте вместе рассмотрим возможности, которые вы узнаете после прохождения курса.
Целевая аудитория:
Для тех, кто уже программирует на Python, но испытывает сложности с построением графиков, этот курс поможет освоить основные функции библиотеки Matplotlib.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Закрытая группа Центра практика (октябрь 2026) [practicebox] [Анна Селиверстова, Ольга Миллер, Калинина Кристина]
- Ланчбоксы: идеи блюд на 30 дней [Klaudia Tobiasz] + Ланчбоксы: 60 новых рецептов для ланчбокса [Joanna Anger, Anna Piszczek]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 01 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 02 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 03 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]
- Практик трансформационных гипнотических путешествий, часть 04 из 10 (2026) [Игорь Ледоховский]