Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне.

Библиотека matplotlib содержит обширный набор инструментов для создания графиков. Она легко используется и позволяет создавать графики высокого качества. В этом видео мы изучим продвинутые виды диаграмм и настройки их отображения.

Двумерные графики

import numpy as np

Мы использовали функцию plot, которой передали два параметра — списки значений по горизонтальной и вертикальной осям. При последовательных вызовах функции plot графики строятся в одних осях, при этом происходит автоматическое переключение цвета.

Строковый параметр

fmt = '[marker][line][color]'
функции plot позволяет задавать тип маркера, тип линии и цвет. Приведем несколько примеров:

f1 = 0.25 - (x - 0.5)**2
f2 = x**3

ex3

Из последнего примера видно, что если в функцию plot передать только один список y, то он будет использован для значений по вертикальной оси. В качестве значений по горизонтальной оси будет использован range(len(y)).

Более тонкую настройку параметров можно выполнить, передавая различные именованные аргументы, например:

marker: str — тип маркера
markersize: float — размер маркера
linestyle: str — тип линии
linewidth: float — толщина линии
color: str — цвет

[live-superdulia]

Что думаете по поводу кастомизации графика функциями из plt, а не методами для осей?

Т.е. писать plt.plot(...) а не ax.plot(...) и подобное

Считаете это хорошей практикой?

[live-superdulia]

Кошмар, думал пишу слишком много кода на графики, как я ошибался ...