La bibliothèque de visualisation de données matplotlib peut être utilisée pour fournir une visualisation capable de supporter une qualité d'impression. Je l'ai largement utilisé dans l'article jusqu'à présent. En fonction de votre ingéniosité, vous pouvez dessiner une grande variété de figures. Vous pouvez consulter la Galerie en ligne pour voir quels types d'illustrations sont possibles.
Thumbnail gallery http://matplotlib.org/gallery.html
Aujourd'hui, j'aimerais en sélectionner quelques illustrations intéressantes à ma discrétion.
pie_and_polar_charts http://matplotlib.org/examples/pie_and_polar_charts/pie_demo_features.html
pylab_examples http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/pie_demo2.html
En parlant de graphes en cercle 3D, Vous pouvez gagner la première place dans le classement des graphes que vous devriez tuer Dans un sens, c'est merveilleux. Bien qu'il s'agisse d'une visualisation, vous pouvez également créer une telle illustration en utilisant matplotlib.
Juste au cas où, si vous décrivez la raison pour laquelle ce n'est pas bon, il est facile de se méprendre car le rapport des éléments situés en bas semble être plus grand que les éléments situés à gauche et à droite en raison de l'illusion des yeux.
Comme vous pouvez le voir, le code source est également affiché sur le site officiel, donc c'est pratique car vous pouvez faire ce genre d'illustration et détruire la sensibilité du lecteur.
statistics http://matplotlib.org/examples/statistics/boxplot_demo.html
Il s'agit d'un diagramme box barbe qui visualise les statistiques de base et récapitulatives des bases des statistiques. Puisque l'examen de la valeur représentative est la base de l'analyse, on peut dire qu'il s'agit d'un représentant des graphiques fréquemment utilisés.
Vous pouvez éventuellement afficher la moyenne et personnaliser la forme de la boîte. Le code source est également publié avec des variantes, il est donc utile lors de son application.
shapes_and_collections http://matplotlib.org/examples/shapes_and_collections/artist_reference.html
Vous pouvez placer des objets graphiques tels que des flèches et des cercles. Ces choses sont appelées des correctifs. Vous pouvez également dessiner une image avec un patch.
Je n'ai pas été confronté au cas d'utilisation de cela, mais il y a peut-être un exemple d'application.
color example http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html
matplotlib fournit plusieurs couleurs par défaut. En utilisant cela, par exemple, si vous spécifiez des verts, vous pouvez dessiner des graphiques à barres et divers graphiques avec une gradation verte dans son ensemble.
En changeant la couleur de cette manière, il est possible de prendre en charge l'impression en noir et blanc et de créer une couleur agréable pour les yeux. Divers graphiques du passé modifie également l'impression de manière inattendue lorsque vous modifiez la teinte. C'est une bonne idée de savoir quelles [couleurs] vous avez (http://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html).
Cette fois, je parlais d'explorer la galerie en ligne de matplotlib. Il y a d'autres illustrations qui vous intéressent, alors jetez un œil.
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