Matplotlib-Tutorial
Matplotlib ist eine Python-Plotbibliothek, die es Benutzern erleichtert, Daten zu visualisieren, und bietet eine Vielzahl von Ausgabeformaten.
Matplotlib kann verwendet werden, um verschiedene statische, dynamische und interaktive Diagramme zu zeichnen.
Matplotlib ist ein sehr leistungsstarkes Python-Plotwerkzeug. Wir können dieses Tool verwenden, um viele Daten intuitiver in Form von Diagrammen darzustellen.
Matplotlib kann Liniendiagramme, Streudiagramme, Konturdiagramme, Balkendiagramme, Säulendiagramme, 3D-Grafiken und sogar grafische Animationen zeichnen.
Bevor Sie mit diesem Tutorial beginnen, müssen Sie wissen
Bevor Sie mit dem Matplotlib-Tutorial beginnen, benötigen Sie grundlegende Python-Kenntnisse. Wenn Sie noch nicht mit Python vertraut sind, können Sie unser Tutorial lesen:
Matplotlib-Anwendungen
Matplotlib wird üblicherweise zusammen mit NumPy und SciPy (Scientific Python) verwendet. Diese Kombination wird häufig als Ersatz für MatLab verwendet und ist eine leistungsstarke wissenschaftliche Computing-Umgebung, die uns hilft, Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen mit Python zu erlernen.
SciPy ist eine Open-Source-Python-Bibliothek für Algorithmen und ein mathematisches Toolkit.
SciPy enthält Module für Optimierung, lineare Algebra, Integration, Interpolation, spezielle Funktionen, schnelle Fourier-Transformationen, Signalverarbeitung und Bildverarbeitung, das Lösen gewöhnlicher Differentialgleichungen und andere Berechnungen, die in Wissenschaft und Technik häufig verwendet werden.
Verwandte Links
- Offizielle NumPy-Websitehttp://www.numpy.org/
- NumPy-Quellcode:https://github.com/numpy/numpy
- Offizielle SciPy-Website:https://www.scipy.org/
- SciPy-Quellcode:https://github.com/scipy/scipy
- Offizielle Matplotlib-Website:https://matplotlib.org/
- Matplotlib-Quellcode:https://github.com/matplotlib/matplotlib
- Offizielle Dokumentation zur Visualisierung mit pandas:https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/visualization.html