Как визуализировать данные в Python с помощью matplotlib?

Sdílet
Vložit
  • čas přidán 1. 07. 2024
  • 🔥 Индивидуальная программа по обучению data science под вашу цель с моей менторской поддержкой до результата:
    ershov.io/dsprogram?...
    Тут я рассказываю почему я создал эту программу, для кого она подходит и в чем ее преимущества:
    • Video
    🔥 Мой Telegram канал о Data science: t.me/ershovds
    🔥 Поддержать канал: / @alexanderershov
    Код из видео: github.com/ershovio/youtube_t...
    В этом видео я расскажу про визуализаю данных с помощью matplotlib. Мы рассмотрим как делать различные виды графиков и как их можно кастомизировать.
    📖 Контакты
    Instagram: / ershovio
    Twitter: / ershovio
    Facebook: / ershovio
    LinkedIn: / ershovio
    GitHub: github.com/ershovio
    ⏰ Таймкоды:
    0:00 Введение
    0:30 Функциональное API (pyplot)
    4:41 Объектное API (Figure и Axes)
    6:47 Разные виды графиков (bar chart, scatter, plot, pie)
    #ershovds
    alexander ershov,александр ершов,matplotlib,визуализация данных,визуализация данных python,data science,анализ данных,data visualization,визуализация данных matplotlib,простой график на python,как построить график,график на python,построение графика на python,визуализация данных и машинное обучение:,основы matplotlib,библиотека matplotlib,урок matplotlib,основные элементы графика matplotlib,анализ данных python,eda анализ данных,анализ данных matplotlib

Komentáře • 14

  • @user-hk2rk5yh9f
    @user-hk2rk5yh9f Před 3 měsíci

    Отличный ролик. Кратко, но все по делу, без лишних слов.

  • @user-dh9rh2or2g
    @user-dh9rh2or2g Před 2 lety +3

    Большое спасибо, Александр! Очень понятные объяснения и классные примеры! Первое знакомство с matplotlib прошло успешно!

  • @nickolaytelelichcko7203
    @nickolaytelelichcko7203 Před 2 lety +11

    Александр, прошу сделать видео по Seaborn.

    • @AlexanderErshov
      @AlexanderErshov  Před 2 lety +3

      В будущем постараюсь сделать )

  • @osvab000
    @osvab000 Před 2 lety +1

    Хорошее видео, для первого знакомства более чем!

  • @alexeyxopyc2471
    @alexeyxopyc2471 Před rokem

    спасибо, довольно просто и наглядно показали

  • @MIZRAIM1984
    @MIZRAIM1984 Před 2 lety +1

    Очень помогло видео и было познавательно. Спасибо!

  • @andreyo.945
    @andreyo.945 Před 2 lety +1

    Максимум по делу. Спасибо!

  • @idleglance99
    @idleglance99 Před 2 lety

    Кайф)

  • @evgeshka_ds1823
    @evgeshka_ds1823 Před 2 lety

    Спасибо, узнал много особенно из второй части видео. Как раз сейчас начинаю изучать эту библиотеку. Но попал в затык, т.к. учу одновременно и математику и питон, пытаюсь перевести в код то, что изучил по математике и построить графики функций. Так вот у меня вопрос как используя библиотеку sympy и Matplotlib построить график функции y1 = x**2 и ее производной. Вот мой неработающий код :
    import matplotlib.pyplot as plt
    import sympy as sym
    import numpy as np
    x = sym.Symbol('x') # Хоть пишу эту строчку, хоть нет - результат одинаковый
    x = np.linspace(-5,5,100)
    y1 = x**2
    y2 = sym.diff(y1,x)
    plt.grid()
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.plot(x, y1, x, y2)
    Что тут не так? Нагуглить ничего путевого не удалось. Извините, что беспокою столь глупым вопросом.

    • @sabbraxcaddabra
      @sabbraxcaddabra Před 2 lety

      ну в этом коде ты банально переопределяешь значение X, теперь это имя ссылается на array из numpy, а не на символ
      попробуй использовать то, что уже входит в библиотеку sympy: docs.sympy.org/latest/modules/plotting.html
      Область допустимых значений можно установить с помощью xlim
      Либо если ты хочешь использовать именно matplotlib, то возможно можно использовать это, после того как продифференцируешь свою функцию: docs.sympy.org/latest/modules/utilities/lambdify.html
      У меня сработал следующий код:
      import matplotlib.pyplot as plt
      import sympy as sym
      from sympy.utilities.lambdify import lambdify
      import numpy as np
      x = sym.Symbol('x')
      y1 = x**2
      y2 = sym.diff(y1,x)
      yx1 = lambdify(x, y1)
      yx2 = lambdify(x, y2)
      x = np.linspace(0, 10)
      plt.plot(x, yx1(x), x, yx2(x))
      plt.show() # Если работаешь не в jupyter

    • @evgeshka_ds1823
      @evgeshka_ds1823 Před 2 lety

      @@sabbraxcaddabra спасибо за столь развернутый ответ и ссылки, буду разбираться.

  • @dd-pe5dp
    @dd-pe5dp Před 2 lety

    ну и как все эти графики вывести на сайт? потратить несколько месяцев на джанго?

    • @AlexanderErshov
      @AlexanderErshov  Před 2 lety

      эта библиотека используется для локального анализа данных