Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies.


31.12.2020

Cykl webinarów

weinnovators.club
30.12.2020

Integracja z Teams

Veeam Backup
30.12.2020

Namierzanie zagrożeń

Flowmon Networks i Fortinet
30.12.2020

Wsparcie dla przedsiębiorstw

VMware Cloud on AWS
29.12.2020

Nowe NAS-y Thunderbolt 3

QNAP QuTS TVS-h1288X i TVS-h1688X
29.12.2020

Modele kompaktowe

VPL-PHZ60 i VPL-PHZ50
28.12.2020

Dedykowane przemysłowi

Seria TJ
28.12.2020

Nowa generacja

Router QHora-301W

Python, wizualizacja danych

Data publikacji: 26-09-2018 Autor: Grzegorz Kubera

W tej części kursu przedstawiamy metody edycji wykresów – ich wyglądu i stylu. To niezbędna wiedza, aby w przyszłości móc tworzyć wykresy spełniające wymagania klientów i współpracowników.


Prace tradycyjnie zaczynamy od przygotowania środowiska pracy. Uruchamiamy wiersz poleceń Anaconda Prompt z menu Start w Windows i wpisujemy komendy:

conda install numpy
conda install matplotlib

Jeśli wcześniej biblioteki NumPy lub Matplotlib zostały zainstalowane, nie musimy instalować ich ponownie. Możliwe, że wyświetli się komunikat o nowszej wersji Anacondy – w takim wypadku warto zainstalować aktualizację, wpisując polecenie:

conda update -n base conda

Po instalacji uruchamiamy Jupytera, wpisując:

jupyter notebook

Kiedy uruchomimy Jupytera, otwieramy notatnik w Pythonie 3, a następnie wpisujemy komendy:

import numpy as np import matplotlib.
pyplot as plt

%matplotlib inline

Komendy import służą do zaimportowania bibliotek do Jupytera, natomiast %matplotlib inline jest potrzebna, aby możliwe było nie tylko wpisywanie kodu związanego z wykresami, lecz również zobaczenie ich w formie graficznej, bezpośrednio w Jupyterze. Środowisko pracy mamy przygotowane – można rozpocząć naukę.

> TWORZENIE LEGENDY DO WYKRESU

W poprzedniej części kursu działania zakończyliśmy na zapisywaniu obiektów graficznych do różnych formatów (m.in. PNG lub JPEG), ze wskazywaniem jakości obrazu w DPI. Teraz zajmiemy się kolejnymi aspektami związanymi z edycją i pracą na wykresach w bibliotekach Matplotlib. Zaczynamy od stworzenia wykresu z legendą. Na początek przygotowujemy wykres – aby uzyskać taki sam obiekt jak w poprzedniej części kursu, wpisujemy:

x = np.linspace(0,5,11)
y = x ** 2

Polecenie tworzy obiekt x składający się z wartości liniowych (np. linspace()) w odstępach co 0,5 punktu, wyświetlając łącznie 11 punktów. Po wpisaniu x uzyskamy wynik:

array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5,
3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. ])

Z kolei obiekt y prezentuje wartości x podniesione do potęgi drugiej. Po wpisaniu y zobaczymy:

array([ 0. , 0.25, 1. , 2.25, 4. ,
6.25, 9. , 12.25, 16. , 20.25, 25. ])

Tym sposobem mamy dwa obiekty (ramki array), które wykorzystamy w pierwszym przykładzie związanym z Matplotlib (dokładnie taki sam przykład analizowany był w poprzedniej części kursu i będziemy się go trzymać).

[...]

Założyciel i dyr. generalny firmy doradczo-technologicznej, pełnił funkcję redaktora naczelnego w magazynach i serwisach informacyjnych z branży ICT. Dziennikarz z ponad 10-letnim doświadczeniem i autor książki nt. tworzenia start-upów.

Artykuł pochodzi z miesięcznika: IT Professional

Pełna treść artykułu jest dostępna w papierowym wydaniu pisma.

.

Transmisje online zapewnia: StreamOnline

All rights reserved © 2019 Presscom / Miesięcznik "IT Professional"