Python — Python графики


Содержание

Как построить график модуль matplotlib Python

Линейный график

Решил построить несложный график. Думал, что будет сложно. Оказалось, что это не сложно составить график. Возможно у меня простое решение. Есть статья: Простой график. Делал все по ней. Описания в ней мало, мне пришлось самому описывать действия функций. Для понимания я переделал описания действий.

Для генерации графика используется модуль matplotlib. На вашем компьютере может не быть этой библиотеки. Используйте pip: pip install matplotlib. О том как пользоваться pip смотрите статью: Как загружать библиотеки с pip Python. Предлагаю вам поэкспериментировать с координатами для линий y1. y4. Если вы сгенерируете налету график при помощи функции plt.show(), то появится окно с различными кнопками. В окне есть небольшой блок меню. Вы сможете увеличить векторный график. Можете сжать его по вертикали и горизонтали. Также сможете сохранить его в разных форматах. Показать и сохранить график можно, но выполнение этих действий в одном скрипте приведёт к ошибке. Выберите одно из действий. Для простоты понимания я разукрасил линии в разные цвета и добавил одну черную линию.

Пирог график

Этот график напоминает по виду пирог. Пирог будет поделён на разные части. В списке sizes у меня 4 значения. Из-за этого пирог поделён на 4 части. Круговая диаграмма. В статье мало описания, поэтому пришлось самому описывать действия.

Рисование графика в реальном времени

Добрый день! появился вопрос рисование графика в реальном времени. Нужно дорисоваывать график при поступлении новых данных. В интернете много примеров, но почему-то все они, вместо того, чтобы дорисовывать открывают новый график и рисуют там.

Вот один из примеров, как мне дорисовать на том же графике ? В идеале надо соединить с прошлой точкой. Спасибо!

20.04.2020, 15:09

Построение графика в реальном времени
Здравствуйте! Написал код, который строит модель математического маятника: from math import *.

Построение графика в реальном времени
Привет всем! Так называемый Бегущий график требуется построить :) В интернете поиск не дал ничего.

Обновление окна QTextEdit в реальном времени
Есть графический интерфейс на PyQt5. В этом окне есть qtextedit — окно для ввода/вывода текста.

Рисование графика
Доброго времени суток. Вот программа для отрисовки графика в TkInter. from math import * from.

Отображение графика в реальном времени
Как сделать, чтобы график некоторой функции выводился на экран в реальном времени

20.04.2020, 15:51 2

Решение

20.04.2020, 17:58 3 21.04.2020, 15:45 [ТС] 4
21.04.2020, 15:45
21.04.2020, 17:13 5

Кстати, попробуй, может подойдет, там даже пример есть обновляемых данных

21.04.2020, 17:27 6
21.04.2020, 21:37 7
09.05.2020, 14:54 [ТС] 8
09.05.2020, 15:19 9

Отсюда https://github.com/pyqtgraph/pyqtgraph скачиваем архив, разархивируем его и получаем папку pyqtgraph-develop

Заходим в папку и открываем там командную строку, набираем команды

pip install pyqt5
pip install numpy
setup.py build
setup.py install

09.05.2020, 16:16 [ТС] 10
09.05.2020, 16:43 11

Может уже установленные библиотеки мешают, попробуйте виртуальное окружение

python -m venv venv
venv\scripts\activate
pip install pyqt5
pip install numpy
setup.py build
setup.py install

10.05.2020, 05:02 12
10.05.2020, 13:14 13
10.05.2020, 13:46 14
11.05.2020, 11:47 [ТС] 15

Что Вы имеете ввиду когда говорите из интернета, как обычно? Я новичок, использую PyCharm и библиотеки устанавливал через него, в меню настройки. Если Вы не это имеете ввиду, поделитесь пожалуйста Вашим способом, буду благодарен.

К сожалению, тоже самое.

Exception: PyQtGraph requires either PyQt4 or PySide; neither package could be imported.

Big Data. Machine Learning. Data Science.

Блог компании Даталитика. Интересное об искусственном интеллекте, машинном обучении, больших данных и ИТ-консалтинге

Подписаться на этот блог

Подписаться на обновления

Обзор библиотеки PyQtGraph на языке python для интерактивной визуализации графиков

  • Получить ссылку
  • Facebook
  • Twitter

  • Pinterest
  • Электронная почта
  • Другие приложения

Базовый функционал

  • Обычные 2D графики в интерактивном режиме:
    • Line и scatter графики.
    • Данные могут быть сдвинуты/масштабированы с помощью мыши.
    • Добавление новых данных на график в режиме реального времени.
  • Отображение отдельных участков изображений с различными параметрами:
    • Поддержка большого количества типов исходных данных (int или float, карта глубин любого вида, RGB, RGBA).
    • Функции для получения срезов многомерных данных под различными углами (отлично подходит для томографических снимков).
    • Быстрое обновление для видеопотока или обработки взаимодействий с графиком в режиме реального времени.
  • 3D графика (требует установки Python-OpenGL библиотек):
    • Отображение большого количества данных.
    • Визуализация 3D поверхностей и облаков точек.
    • Рендеринг меша с изоповерхностью.
    • Интерактивный просмотр с вращением/масштабированием c помощью мыши.
    • Базовая визуализация иерархии объектов для более легкого способа манипуляции объектами.
  • Выделение/маркирование регионов интереса на данных:
    • Интерактивные метки в вертикальной/горизонтальных осях и прямоугольные регионы на графике.
    • Виджеты для выделения срезов данных и автоматического масштабирования под этот срез.
  • Легкая генерация новых графиков:
    • 2D графики используют GraphicsView от Qt, которые многофункциональны и надежны.
    • 3D графики используют OpenGL.
    • Все графики используют граф сцены для управления объектами, поэтому новые объекты очень легко создавать.
  • Библиотека виджетов и модули полезны для научных/инженерный приложений:
    • Flowchart виджет для интерактивного прототипирования. Интерфейс схожий с LabView (узлы связаны через линиями).
    • Виджет параметров для отображения / редактирования иерархий параметров (аналогичные тем, которые используются большинством графических приложений GUI).
    • Интерактивная python консоль c возможностью захвата ошибок. Хорошо подходит для дебага/интроспекции кода при анализе взаимодействия пользователя с UI.
    • Dock system позволяет пользователю реорганизовать GUI компоненты по своему желанию. Похоже на Qt dock систему, но немного более гибкая и программируемая.
    • Редактор для редактирования цветных градиентов.
    • SpinBox с отображением SI-единицы и логарифмическим шагом.

Преимущества и недостатки, по сравнению с конкурентами

  • Matplotlib это более-менее стандартная библиотека построения графиков на python. Если вы начинаете новый проект и не нуждаетесь в каких-либо особенностях, предоставляемых в pyqtgraph, вам следует начать с matplotlib. Он намного более зрелый, имеет огромное сообщество пользователей и производит очень приятное впечатление по качеству визуализации.
  • VisPy — это новая библиотека визуализации 2D / 3D на основе OpenGL, разработанная в сотрудничестве с авторами PyQtGraph, VisVis, Galry и Glumpy. В настоящее время он находится на раннем этапе разработки и имеет более узкую область действия, чем PyQtGraph — он фокусируется на визуализации без инструментария GUI, предоставляемых PyQtGraph. В долгосрочной перспективе мы надеемся, что VisPy должен заменить Qt в качестве механизма рендеринга для 2D-графики и полностью заменить систему pyqtgraph opengl 3D. Больше про VisPy здесь .

  • PyQwt имеет очень большой набор функций и достаточно быстр для работы в реальном времени. Его главный недостаток заключается в том, что он в настоящее время не поддерживается и может плохо работать на различных платформах. Будем надеяться, что в будущем он найдет новых разработчиков, но до тех пор лучше всего избегать PyQwt (первоначальный разработчик PyQwt в настоящее время рекомендует использовать PyQtGraph). Как и matplotlib, PyQwt не обладает некоторыми более продвинутыми функциями pyqtgraph.
  • Chaco — очень интересный проект. Хорошая графика, хорошая скорость и активно развивается. Тем не менее, как и PyQwt, Chaco может быть сложным для установки на различных платформах и не имеет некоторых более сложных функций, представленных в PyQtGraph (хотя у pyqtgraph, конечно же, не хватает многих функций Chaco).
  • GuiQwt — интересный проект с функциями, похожими на pyqtgraph. В настоящее время он основан на PyQwt и, следовательно, имеет некоторые из его недостатков, хотя их исправление предполагается в будущем.

Причины, по которым вы, возможно захотите использовать PyQtGraph

  1. Скорость. Если вы делаете что-либо, требующее быстрого обновления графиков, видео или интерактивности в реальном времени, matplotlib — не лучший выбор. Это, пожалуй, самая большая слабость matplotlib.
  2. Портативность/простота установки. PyQtGraph — это пакет pure-python, что означает, что он работает практически на каждой платформе, поддерживаемой numpy и PyQt, без компиляции. Если вам потребуется переносимость вашего приложения между платформами, это может сильно облегчить вашу жизнь.
  3. PyQtGraph — это гораздо больше, чем просто графическая библиотека. Она стремится охватить многие аспекты разработки научных и инженерных приложений с помощью более продвинутых функций, таких как инструменты анализа ImageView и ScatterPlotWidget, нарезка данных на основе ROI, деревья параметров, блок-схемы последовательностей операций, многопроцессорность и многое многое другое.

Примеры реализованных графиков

Ссылки

  • Получить ссылку
  • Facebook
  • Twitter
  • Pinterest
  • Электронная почта
  • Другие приложения

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Подготовка данных для алгоритмов машинного обучения

Описание стека и некоторые вводные В нашей статье мы будем использовать язык программирования python с сопутствующими ему библиотеки (sklearn, matplotlib, seaborn) и в качестве среды для работы jupyter notebook. Цель текущего поста — показать общие подходы к подготовке данных. То есть, те манипуляции, которые необходимо совершить перед загрузкой данных в модель машинного обучения. В идеальном мире у вас будет абсолютно чистый датасет без выбросов или пропущенных значений. Однако в реальном мире такие наборы данных встречаются крайне редко.
Далее будем рассматривать данные из Kaggle: «Mental Health in Tech Survey«.

Первый взгляд на датасет и понимание его специфики Трудно работать с данными, не понимая, что они из себя представляют, поэтому давайте их загрузим и выведем некоторые статистики.
import pandasas pd import numpy as np df = pd.read_csv(«survey.csv») df.head()
Это даст нам первое представление о том, что есть наши данные. Далее посмотрим на размеры наших т…

Выбор метрики в машинном обучении

Как выбрать метрики для валидации результата Machine Learning
Главные шаги по выбору метрики
Следует заметить, что метрика, которую мы оптимизируем и метрика, по которой определяем качество модели, — как правило, разные. Ниже рассмотрим метрики, которые мы в том или ином виде можем оптимизировать непосредственно в модели. За метрики, которыми мы оцениваем результат работы модели, можно принять исходные бизнес-метрики.

Понимание бизнес задачи Из исходных предпосылок нужно выделить, какого типа задачу мы решаем. Основные типы задач:

Классификация. Ваш алгоритм будет предсказывать тип данных из заданного множества. Например говорить да/нет/не уверен. Регрессия. Алгоритм будет предсказывать какие-либо числа. Например, завтрашнюю температуру. Ранжирование. Модель будет предсказывать порядок элементов. Например, нам дали учебный класс и мы должны проранжировать учеников по росту, то есть, упорядочить их от самого высокого, до самого низкого.

Мы решаем задачу нахождения математическая метр…

Как можно строить свечные графики в питоне.

Как и обещал ранее некоторым участникам, сейчас продемонстрирую код, с помощью которого можно визуализировать свечной график, данные для которого будет взят с сайта Финам. Самое прамолинейное решение — это найти какой-нибудь модуль для питона, которому скармливаются бары, а он тебе выдает, собственно, свечной график. Такие есть, но на тот момент, когда я интересовался темой, найденное меня не устроило. Например, свечной график мне нарисуют, а как на нем тот же индикатор отрисовать — уже проблема. А если надо задать какую-нибудь эдакую линию, маркер, цвет — с этим надо разбираться. Но зачем тратить на это время, если есть весьма добротный модуль для построения графиков Matplotlib, с помощью него можно сделать любой график полиграфического качества, который у тебя в любое издание примут без вопросов, если, конечно, там и смысловая составляющая на должном уровне, само собой. В общем, качаем скрипт отсюда:
yadi.sk/d/fiMn-YUtrB6aEw
если не установлено, устанавливаем python 3.5+, к нему matplotlib и numpy, запускаем скрипт и умиляемся результату))

Окно с графиком, которое выдает скрипт позволяет выделять область, например:

растягивать ее на всю область графика:

и двигать график относительно просматриваемой прямоугольной области.
В принципе, этого функционала вполне достаточно для того, чтобы в одном лишь питоне сделать всю работу по созданию, тестированию и отлаживанию торговой стратегии. Очень удобно рисовать наклонные линии сделок на графике (например, зеленая линия для прибыльного открытия-закрытия позиции и красная для убыточного) и анализировать их входы на предмет как корректности технической составляющей алгоритма стратегии, так и самой торговой идеи. Например, в случае тестера метатрейдера на выходе получаешь много всякой статистики, но анализировать причину убыточности сделок там не так удобно (я таким занимался в начале 2020 года, может с тех пор тестер метатрейдера поменялся).

При желании, можно визуализировать любые другие исторические данные по свечам в формате, который выдает Финам (по тому же яндексу данные качаются здесь: www.finam.ru/profile/moex-akcii/pllc-yandex-n-v/export/).
У скрипта есть три входных параметра (строчки 9, 91 и 92):

dataFile = ‘YNDX_190114_190115.csv’
timeZoneDiffSecs = 3 * 3600
pt = 0.01

которые задают файл с данными от Финама, разницу между поясом, для времени которого хотите представить график и UTC, а также минимальный шаг цены инструмента.

Технологически, каждая свеча прорисовывается как errorbar (кресты ошибок), дважды — один раз для тела свечи, другой раз для ее тени. В первом случае отрисовываются горизонтальные линии отмечающие границы тела свечи, во втором эти линии отсутствуют, как у привычного вида тени свечи:

plt.errorbar( xs[ blackBars ], totalCentres[ blackBars ], yerr = totalSpans[ blackBars ], ecolor = ‘k’, elinew )
plt.errorbar( xs[ blackBars ], bodyCentres[ blackBars ], yerr = np.abs( bodySpans[ blackBars ] ), ecolor = ‘k’, elinew )

bodyCentres = 0.5 * ( bars[ :, 1 ] + bars[ :, 4 ] )
bodySpans = 0.5 * ( bars[ :, 4 ] — bars[ :, 1 ] )
totalCentres = 0.5 * ( bars[ :, 2 ] + bars[ :, 3 ] )
totalSpans = 0.5 * ( bars[ :, 2 ] — bars[ :, 3 ] )

blackBars = np.abs( bodySpans ) = 0.25 * pt )
redBars = np.logical_not( np.logical_or( blackBars, greenBars ) )

вот, собственно, сам скрипт:

В скрипте присутствует всего несколько комментариев, но, думаю, кому это действительно покажется полезным, сам разберется. Если что — задавайте вопросы. Буду рад, если этот мой небольшой труд кому-то поможет вывести какую-нибудь гениальную торговую идею, чего всем и желаю))

Тонкости использования языка Python: Часть 10. 2D Графика и GUI-сценарии

В этой статье мы рассмотрим ещё одну библиотеку для создания GUI-приложений в Python – wxPython и обратимся к двум смежным вопросам: работе с 2D графикой с помощью библиотеки PyGame и автоматизации GUI-приложения с помощью сценариев PyZenity.

wxPython

Проект wxPython происходит от известного проекта wxWidgets. В основе wxWidgets лежит GUI-библиотека, реализованная на языке C++, также проект содержит набор классов C++ с богатыми возможностями (высокоуровневые структуры данных и др.). А wxPython в свою очередь предлагает «обертки» для классов wxWidgets связанных с GUI.

Примечание. Графическая система wxWidgets декларирует только мульти-платформенный API верхнего уровня, а для непосредственного отображения используется низкоуровневый (native) API для конкретной платформы. Основная задача библиотеки — это обеспечить работоспособность приложений, написанных с её помощью, на различных операционных системах. Поэтому параллельно существуют несколько различных реализаций wxWidgets: wxGTK, wxMSW, wxMac и т.д. WxWidgets — это более высокоуровневая абстракция, чем графические базисы, над которыми она надстраивается.

Библиотека wxWidgets не настолько популярна в Linux, как GTK+ или Ot, потому всё необходимое для использования wxPython потребуется установить отдельно:

Достаточно будет установить пакет python-wxgtk2 , и все остальные пакеты он инсталлирует самостоятельно:


В листинге 1 показано простое приложение, использующее wxPython (файл bare.py из архива python_gui.tgz в разделе «Материалы для скачивания»):

Листинг 1. Пример wxPython-приложения

В этом примере создаётся пустое окно GUI-приложения, которое под контролем оконного менеджера Linux может перемещаться, менять размер, сворачиваться и разворачиваться во весь экран:

В листинге 2 показано ещё одно wxPython-приложение, использующее возможности API wxPython в терминологии классов Python. Это приложение позволяет из Python-кода перенаправить потоки SYSOUT и SYSERR в созданное окно (примеры для wxPython можно найти в соответствующем учебнике в разделе «Ресурсы»):

Листинг 2. Перенаправление потоков вывода (файл sysout.py)

Запустим приложение и посмотрим, какие сообщения print будут отправлены в окно приложения, а какие — в терминал запуска:

На рисунке 2 представлен пример работы приложения:

Примечание. Все примеры, показанные в этой статье и в руководстве для wxPython, используют синтаксис Python 2. Это объясняется тем, что только в середине 2012 года создатель wxPython Робин Данн (Robin Dunn) в своём блоге сообщал об экспериментах по сборке wxPython для Python 3. На сайте проекта в августе 2013 г, в качестве последних стабильных версий указывались реализации для Python 2.7.

Высказываются мнения, что реализация wxPython могла бы стать стандартной GUI-библиотекой для Python, если бы эта позиция уже не была занята Tkinter. Тем не менее WxPython используется во многих открытых проектах.

Pygame

В отличие от ранее рассмотренных библиотек, Pygame — это инструмент для реализации разнообразных игровых стратегий внутри графических окон. Поэтому, помимо инструментов для отображения GUI, он содержит и некоторые средства для рисования в этих окнах, создания анимации и ограниченные возможности для воспроизведения аудио-потоков.

Этот пакет не относится к стандартной библиотеки модулей Python, поэтому его потребуется установить отдельно.

Примечание. Из-за указанных выше расширений функциональности, инсталляция данного пакета приведёт к последующей установке большого числа зависимых пакетов: pulseaudio-esound-compat , oss-compat , libsmpeg и т.д. Но это стандартное поведение для всех GUI-инструментов, так как они используют много дополнительных пакетов (главным образом, библиотек).

В листинге 3 представлен простейший пример использования PyGame.

Листинг 3. Пример PyGame-приложения (файл hwpg.py)

Здесь в очередной раз демонстрируется классическая схема GUI-приложения, так явно видно как поступившие события, в порядке очереди, обрабатываются в цикле. Запустим приложение в среде Python 2 (автор нигде не встречал упоминаний о использовании Pygame с Python 3). Результат должен выглядеть как на рисунке 3 (здесь не делается ничего сверх создания окна и присвоения ему заголовка).

В листинге 4 показан пример рисования в поле окна, также рисовать можно не только в самом окне, но и в разнообразных оконных фреймах.

Листинг 4. Пример PyGame-приложения (файл drawing.py)

На рисунке 4 показан результат запуска приложения:

Также PyGame обладает ограниченной функциональностью для работы с некоторыми распространёнными аудио-форматами (запуск, остановка, фоновое воспроизведение). Например, вот как можно воспроизвести .wav-файл:

В простых сценариях подобная функциональность может оказаться востребованной. Но в более сложных случаях для подобных задач стоит использовать специализированные свободные проекты, например, SoX, Ogg, Vorbis, Speex, FLAC и их кодеки.

Автоматизация GUI-приложений с помощью PyZenity

Иногда приложению требуется простейший GUI-интерфейс, например, набор некоторых диалоговых окон, в которых запрашивается имя пользователя и пароль или выбирается имя файла. В подобных сценариях возможности описанных ранее библиотек являются избыточными. Но специально для задач подобного рода существует консольная утилита Zenity, предназначенная для формирования GUI-интерфейсов из языка командного интерпретатора. Конечно же, к ней существует интерфейс из Python, реализуемый в проекте PyZenity.

Архив с модулем PyZenity необходимо скачать с сайта автора этого модуля (см. раздел «Ресурсы») и установить в библиотеку в Python 2:

Этот же архив можно использовать и для Python 3:

После установки мы сможем создать простейшее приложение (см. файл enter.py в архиве python_gui.tgz):

И запустить его:

В результате получив такое окно:

Также можно подготовить сценарий для выбора одного значения из списка возможных (см. файл select.py в архиве python_gui.tgz).

Результат запуска этого приложения показан на рисунке 6:

Заключение

В этой и предыдущей статьях был представлен обзор некоторых инструментов для Python, которые можно использовать для создания графических приложений. Также были сформулировали и показаны на примерах общие принципы построения GUI-приложений (схема событийно управляемых приложений), которые постоянны и независят от библиотеки, выбранной для отображения виджетов.

На практике были рассмотрены примеры кода, использующие различные технологии для создания GUI-интерфейсов к приложениям на языке Python. Надо понимать, что показанные в обзоре инструменты — это далеко не все возможности, доступные в Python для создания GUI-приложений. Существует ещё ряд независимых проектов, которые не упоминались в этих двух статьях.

Но независимо от используемого инструмента, логика и структура таких приложений будут строиться вокруг обработки событий пользовательского интерфейса. А различные инструменты будут обладать специфическими возможностями, например поддержкой 2D и 3D-графики, анимации или мультимедиа форматов, которые и помогут выбрать инструмент, подходящий для решения конкретной задачи.

5 простых способов визуализации данных на Python. С кодом

Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science. На ранних стадиях развития проекта часто необходимо выполнять разведочный анализ данных (РАД, Exploratory data analysis (EDA)), чтобы выявить закономерности, которые обнаруживают данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные наборы данных в простом и наглядном виде. На этапе окончания проекта важно суметь отчитаться о его результатах так, чтобы даже непрофессионалам, не обладающим техническими знаниями, всё стало ясно и понятно.

Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных!

Алгоритм выбора техники визуализации в зависимости от задачи

Диаграммы рассеяния (Scatter Plots)

Используйте их, если хотите показать связь между двумя переменными, так как они позволяют отображать грубое распределение данных. На нем также можно показать соотношение между различными группами данных за счет окрашивания их разными цветами. Нужно показать взаимосвязь между тремя переменным? Ноу проблем! Просто добавьте дополнительные параметры, такие как размер точек, чтобы закодировать эту третью переменную, как это сделано на втором графике снизу.

Теперь что касается кода. Сначала мы импортируем в Python библиотеку Matplotlib, а точнее её модуль pyplot, для краткости используя аббревиатуру «plt». Чтобы создать новый график, мы вызываем функцию plt.subplots() . Затем передаем данные оси x и оси y в функцию, а затем уже всё вместе передаем функции ax.scatter() для построения диаграммы рассеяния. Мы также можем установить размер точки, цвет точки и альфа-прозрачность. Можно даже использовать логарифмическую шкалу для оси y. Затем задаем заголовок и метки для осей. Это простая в использовании функция позволяет с нуля создать и отрисовать диаграмму рассеяния!

Графики

Графики лучше всего использовать тогда, когда одна переменная сильно варьируется в зависимости от другой, другими словами, когда у них высокая ковариация. Давайте посмотрим на рисунок ниже, чтобы проиллюстрировать это. График наглядно показывает большой разброс процентного соотношения за указанный промежуток времени. Если бы эти же данные мы представили в виде диаграммы рассеяния, она была бы чрезвычайно загроможденной и сложной, что затрудняло бы понимание и визуальное отображение рассматриваемой зависимости. Графики, выполненные в виде линий, идеально подходят для этой ситуации, потому что они показывают ковариации двух переменных (в данном случае процент и временной промежуток). Как и в предыдущем примере, мы можем использовать группировку с помощью цвета.

Ниже представлен код для создания линейного графика. Он похож на код для программирования диаграммы рассеяния, рассмотренной выше, с некоторыми незначительными вариациями в переменных.

Гистограммы (Histograms)

Гистограммы полезны для представления (или даже выявления) распределения данных. Посмотрите на пример ниже, где мы построили гистограмму частоты vs IQ. Мы легко можем заметить концентрацию ближе к центру, а также отчетливо прослеживается медиана значений. Мы также видим, что оно подчиняется гауссовскому распределению. Использование столбцов (а не точек рассеивания, например) действительно дает нам четкую визуализацию относительной разницы между частотой каждого интервала. Использование полос (интервалов = дискретизация) действительно помогает нам увидеть «целостную картину». Если эти же данные представить в виде отдельных точек, без выделения интервалов, то на диаграмме появится слишком много шума, что затруднит понимание тенденции, которая иллюстрируется с помощью этих данных.

Ниже приведен код гистограммы в Matplotlib. Обратите внимание на два параметра. Во-первых, параметры n_bins определяют, сколько отдельных интервалов нам необходимо поместить на нашей гистограмме. Большее число интервалов даст нам более точную информацию, но может также ввести информационный шум и отвлечь нас от понимания целостной картины; с другой стороны, меньшее число интервалов обеспечивает нам вид с высоты птичьего полёта и целостную картину того, что происходит, при этом не перегружая её мельчайшими деталями. Во-вторых, параметр cumulative является булевым (то есть 1 или 0), что позволяет нам выбрать, является ли наша гистограмма кумулятивной или нет. Другими словами, мы задаем либо плотность вероятности ( Probability Density Function (PDF)) либо функцию интегрального распределения ( Cumulative Density Function (CDF)).

Теперь представьте себе, что мы хотим сравнить распределение двух переменных в наших данных. Первая мысль, которая приходит в голову — это сделать две отдельные гистограммы и расположить их рядом, для наглядности. Но на самом деле есть способ лучше: мы можем накладывать гистограммы с различной прозрачностью. Посмотрите на рисунок, представленный ниже. Равномерное распределение имеет прозрачность 0,5, чтобы мы могли видеть, что расположено за ним. Это позволяет одновременно отобразить два распределения на одном рисунке.


Есть несколько параметров, которые необходимо настроить в коде для создания наложенных друг на друга гистограмм. Во-первых, мы устанавливаем горизонтальный диапазон для размещения переменных обоих распределений. В соответствии с этим диапазоном и желаемым количеством интервалов мы можем фактически вычислить ширину каждого интервала, каждой полосы. Наконец, мы строим две гистограммы на одном и том же участке, причем один из них должен быть более прозрачен.

Столбчатые диаграммы (Bar Plots)

Столбчатые диаграммы наиболее эффективны тогда, когда вам необходимо визуализировать данные в виде категорий, если их число не превышает 10. Если у нас слишком много категорий, то столбцы будут сильно загромождать график, и его трудно будет понять. Они хороши для данных, разделенных по категориям, потому что вы можете легко увидеть разницу между категориями в зависимости от размера столбца (например, величины); категории также легко можно сформировать и выделить цветом. Есть три разных типа столбчатых диаграмм, которые мы будем рассматривать далее: обычные, сгруппированные и составные. Каждый из этих типов мы рассмотрим по порядку.

Обычная столбчатая диаграмма находится на первом рисунке снизу. В функции barplot() x_data задает метки на оси x, а y_data задает высоту столбца по оси y. Строка ошибки представляет собой дополнительную линию, расположенную в центре каждого столбца, которая может быть использована для отображения стандартного отклонения.

Сгруппированные столбчатые диаграммы позволяют сравнивать несколько переменных. Посмотрите на второй график снизу. Первой переменной, которую мы сравниваем, задается то, как оценки варьируются от группы к группе (группы G1, G2, … и так далее). Мы также сравниваем между собой распределение полов, что закодировано цветом. Теперь взгляните на код — вы заметите, что переменная y_data_list теперь фактически представляет собой список списков, где каждый вложенный список обозначает другую группу. Затем мы проходимся циклом по каждой группе, и для каждой группы рисуем столбец для каждого метки по оси x; все группы также дополнительно окрашиваются.

Составные столбчатые диаграммы отлично подходят для визуализации набора различных переменных. В приведенном ниже рисунке с разбивкой по строкам мы отслеживаем изменение нагрузки на сервер по дням недели. С помощью цветовых наборов мы можем легко видеть и понимать, какие серверы работают больше всего в каждый конкретный день и как в целом распределяется нагрузка по дням на все сервера. Код для этой диаграммы строится по тому же принципу, что и код для сгруппированных столбчатых диаграмм. Мы проходим циклом по каждой группе, с одним единственным исключением: на этот раз мы рисуем новые столбцы поверх старых, а не рядом с ними.

Прямоугольные диаграммы (Box Plots)

Ранее мы рассмотрели гистограммы, которые великолепно подходят для визуализации распределения переменных. Но что, если этого нам недостаточно и нужно отобразить больше информации? Может быть, нам необходимо более наглядное представление стандартного отклонения? Возможно, медиана сильно отличается от среднего значения, и, следовательно, у нас много отклонений? Что, если имеются скосы, и многие из значений сосредоточены на одной стороне?

Вот здесь и вступают в игру прямоугольные диаграммы. Именно они помогают нам дополнительно разместить выше указанную информацию. Нижняя и верхняя части ящика, составленного сплошной линией, всегда являются первым и третьим квартилями (т.е. 25% и 75% данных), а полоса внутри прямоугольника всегда вторая квартиль (медиана). Усы (то есть пунктирные линии с полосками на конце) начинаются от прямоугольника и показывают диапазон данных.

Поскольку прямоугольные диаграммы строятся для каждой группы / переменной, их достаточно легко настраивать. x_data — это список групп / переменных. Функция Matplotlib boxplot() создает график для каждого столбца y_data или каждого вектора в последовательности y_data; таким образом, каждое значение в x_data соответствует столбцу / вектору в y_data . Все, что нам остается добавить, — это внешний вид графика .

Заключение

Существует 5 быстрых и простых способов визуализации данных с использованием библиотеки Matplotlib. Оформление чего-либо в функцию всегда делает ваш код более легким для чтения и использования! Надеюсь, вам понравился этот пост и узнали что-нибудь новое и полезное.

Записки программиста

Построение диаграмм на Python с помощью Matplotlib

25 сентября 2020

Бывает, что нужно по-быстрому визуализировать какие-то данные — построить графики для презентации или вроде того. Есть много способов сделать это. Например, можно открыть CSV-файл в LibreOffice или Google Docs и построить графики в нем. Но что, если диаграммы нужно строить регулярно, а значит предпочтительнее делать это автоматически? Вот тут-то на помощь и приходит Python с его потрясающей библиотекой Matplotlib.

Примечание: Для решения той же задачи в свое время мне доводилось использовать Scala Chart. Однако, как вы сами сейчас убедитесь, Matplotlib куда гибче, да и графики у него получаются намного красивее. Если вас интересует тема визуализации данных, вам стоит обратить внимание на мои стары посты, посвященные Graphviz, а также JavaScript-библиотекам Flot и Dracula.

Не будем ходить вокруг да около, лучше сразу перейдем к примерам. Пожалуй, простейший график, который можно построить в Matplotlib, это график синуса и косинуса:

#!/usr/bin/env python3
# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib as mpl
import matplotlib. pyplot as plt
import math

dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( < 'font.size' : 10 >)

plt. axis ( [ 0 , 10 , — 1.5 , 1.5 ] )

plt. title ( ‘Sine & Cosine’ )
plt. xlabel ( ‘x’ )
plt. ylabel ( ‘F(x)’ )

xs = [ ]
sin_vals = [ ]
cos_vals = [ ]

x = 0.0
while x 10.0 :
sin_vals + = [ math . sin ( x ) ]
cos_vals + = [ math . cos ( x ) ]
xs + = [ x ]
x + = 0.1

plt. plot ( xs , sin_vals , color = ‘blue’ , linestyle = ‘solid’ ,
label = ‘sin(x)’ )
plt. plot ( xs , cos_vals , color = ‘red’ , linestyle = ‘dashed’ ,
label = ‘cos(x)’ )

plt. legend ( loc = ‘upper right’ )
fig. savefig ( ‘trigan.png’ )

Я думаю, что код не нуждается в пояснениях. В крайнем случае, вы можете полистать официальную документацию или почитать вывод help() в REPL’е.

Однако на практике часто нужно построить график функции не от абстрактного вещественного числа, а от вполне конкретного времени. И в этом случае хочется, чтобы по оси OX были подписаны не абстрактные 1, 2, 3, а вполне конкретные временные метки. Для примера рассмотрим построение графика регистрации новых доменов в зоне RU за разное время с разбивкой по регистраторам:

#!/usr/bin/env python3
# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib as mpl
import matplotlib. pyplot as plt
import matplotlib. dates as mdates
import datetime as dt
import csv

with open ( ‘ru-newreg.csv’ , newline = » ) as f:
for row in csv . reader ( f , delimiter = ‘,’ , quotechar = ‘»‘ ) :
if dates == [ ] :
dates = [
dt. datetime . strptime (
«<>-01″ . format ( d ) ,
‘%Y-%m-%d’
) . date ( )
for d in row [ 1 : ]
]
continue
values [ row [ 0 ] ] = row [ 1 : ]

dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( < 'font.size' : 10 >)

plt. title ( ‘RU New Domain Names Registration’ )
plt. xlabel ( ‘Year’ )
plt. ylabel ( ‘Domains’ )

ax = plt. axes ( )
ax. yaxis . grid ( True )
ax. xaxis . set_major_formatter ( mdates. DateFormatter ( ‘%Y’ ) )
ax. xaxis . set_major_locator ( mdates. YearLocator ( ) )

for reg in values. keys ( ) :
plt. plot ( dates , values [ reg ] , linestyle = ‘solid’ , label = reg )

plt. legend ( loc = ‘upper left’ , frameon = False )
fig. savefig ( ‘domains.png’ )

Данные были получены с ныне уже закрытого сайта stat.nic.ru, который, впрочем, все еще доступен на web.archive.org. Результирующий график:

Что еще часто строят, это столбчатые диаграммы. В качестве примера возьмем данные из заметки Поиск по географическим данным при помощи PostGIS и построим диаграмму, отображающую сколько точек на карте к какому типу (заправка, кафе и так далее) относятся. Чтобы было чуть интереснее, сделаем вид, что в прошлом году точек каждого вида было на 10% меньше, и попытаемся отразить это изменение:

#!/usr/bin/env python3
# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib as mpl
import matplotlib. pyplot as plt
import matplotlib. dates as mdates
import datetime as dt
import csv

data_names = [ ‘cafe’ , ‘pharmacy’ , ‘fuel’ , ‘bank’ , ‘waste_disposal’ ,
‘atm’ , ‘bench’ , ‘parking’ , ‘restaurant’ ,
‘place_of_worship’ ]
data_values = [ 9124 , 8652 , 7592 , 7515 , 7041 , 6487 , 6374 , 6277 ,
5092 , 3629 ]

dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( < 'font.size' : 10 >)

plt. title ( ‘OpenStreetMap Point Types’ )

ax = plt. axes ( )
ax. yaxis . grid ( True , zorder = 1 )

xs = range ( len ( data_names ) )

plt. bar ( [ x + 0.05 for x in xs ] , [ d * 0.9 for d in data_values ] ,
w >= 0.2 , color = ‘red’ , alpha = 0.7 , label = ‘2020’ ,
zorder = 2 )
plt. bar ( [ x + 0.3 for x in xs ] , data_values ,
w >= 0.2 , color = ‘blue’ , alpha = 0.7 , label = ‘2020’ ,
zorder = 2 )
plt. xticks ( xs , data_names )

fig. autofmt_xdate ( rotation = 25 )


plt. legend ( loc = ‘upper right’ )
fig. savefig ( ‘bars.png’ )

Те же данные можно отобразить, расположив столбики горизонтально:

#!/usr/bin/env python3
# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib as mpl
import matplotlib. pyplot as plt
import matplotlib. dates as mdates
import datetime as dt
import csv

data_names = [ ‘cafe’ , ‘pharmacy’ , ‘fuel’ , ‘bank’ , ‘w.d.’ , ‘atm’ ,
‘bench’ , ‘parking’ , ‘restaurant’ , ‘p.o.w.’ ]
data_values = [ 9124 , 8652 , 7592 , 7515 , 7041 , 6487 , 6374 , 6277 ,
5092 , 3629 ]

dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( < 'font.size' : 9 >)

plt. title ( ‘OpenStreetMap Point Types’ )

ax = plt. axes ( )
ax. xaxis . grid ( True , zorder = 1 )

xs = range ( len ( data_names ) )

plt. barh ( [ x + 0.3 for x in xs ] , [ d * 0.9 for d in data_values ] ,
height = 0.2 , color = ‘red’ , alpha = 0.7 , label = ‘2020’ ,
zorder = 2 )
plt. barh ( [ x + 0.05 for x in xs ] , data_values ,
height = 0.2 , color = ‘blue’ , alpha = 0.7 , label = ‘2020’ ,
zorder = 2 )
plt. yticks ( xs , data_names , rotation = 10 )

plt. legend ( loc = ‘upper right’ )
fig. savefig ( ‘barshoris.png’ )

И последний на сегодня вид диаграмм — круговая диаграмма, или «пирог». Для примера попробуем визуализировать распределение кафе по различным городам России:

#!/usr/bin/env python3
# vim: set ai et ts=4 sw=4:

import matplotlib as mpl
import matplotlib. pyplot as plt
import matplotlib. dates as mdates
import datetime as dt
import csv

data_names = [ ‘Москва’ , ‘Санкт-Петербург’ , ‘Сочи’ , ‘Архангельск’ ,
‘Владимир’ , ‘Краснодар’ , ‘Курск’ , ‘Воронеж’ ,
‘Ставрополь’ , ‘Мурманск’ ]
data_values = [ 1076 , 979 , 222 , 189 , 137 , 134 , 124 , 124 , 91 , 79 ]

dpi = 80
fig = plt. figure ( dpi = dpi , figsize = ( 512 / dpi , 384 / dpi ) )
mpl. rcParams . update ( < 'font.size' : 9 >)

plt. title ( ‘Распределение кафе по городам России (%)’ )

xs = range ( len ( data_names ) )

plt. pie (
data_values , autopct = ‘%.1f’ , radius = 1.1 ,
explode = [ 0.15 ] + [ 0 for _ in range ( len ( data_names ) — 1 ) ] )
plt. legend (
bbox_to_anchor = ( — 0.16 , 0.45 , 0.25 , 0.25 ) ,
loc = ‘lower left’ , labels = data_names )
fig. savefig ( ‘pie.png’ )

Полученная круговая диаграмма:

Выше была рассмотрена лишь малая часть возможностей Matplotlib. Чтобы получить более полное представление о всей мощи этой библиотеки, советую заглянуть в галерею построенных с ее помощью графиков на официальном сайте. Что же до исходников к этому посту, как обычно, вы найдете их на GitHub.

А чем вы строите диаграммы и, если не секрет, как они при этом выглядят?

Обучение Python GUI (уроки по Tkinter)

В этом уроке мы узнаем, как разрабатывать графические пользовательские интерфейсы, с помощью разбора некоторых примеров графического интерфейса Python с использованием библиотеки Tkinter.

Библиотека Tkinter установлена в Python в качестве стандартного модуля, поэтому нам не нужно устанавливать что-либо для его использования. Tkinter — очень мощная библиотека. Если вы уже установили Python, можете использовать IDLE, который является интегрированной IDE, поставляемой в Python, эта IDE написана с использованием Tkinter. Звучит круто!

Мы будем использовать Python 3.7 поэтому, если вы все еще используете Python 2.x, настоятельно рекомендуем перейти на Python 3.x, если вы не в курсе нюансов изменения языка, с целью, чтобы вы могли настроить код для запуска без ошибок.

Давайте предположим, что у вас уже есть базовые знания по Python, которые помогут понять что мы будем делать.
Мы начнем с создания окна, в котором мы узнаем, как добавлять виджеты, такие, как кнопки, комбинированные поля и т. д. После этого поэкспериментируем со своими свойствами, поэтому предлагаю начать.

Создание своего первого графического интерфейса

Для начала, следует импортировать Tkinter и создать окно, в котором мы зададим его название:

Результат будет выглядеть следующим образом:
Прекрасно! Наше приложение работает.
Последняя строка вызывает функцию mainloop . Эта функция вызывает бесконечный цикл окна, поэтому окно будет ждать любого взаимодействия с пользователем, пока не будет закрыто.

В случае, если вы забудете вызвать функцию mainloop , для пользователя ничего не отобразится.

Создание виджета Label

Чтобы добавить текст в наш предыдущий пример, мы создадим lbl , с помощью класса Label , например:

Затем мы установим позицию в окне с помощью функции grid и укажем ее следующим образом:

Полный код, будет выглядеть следующим образом:

Big Data. Machine Learning. Data Science.

Блог компании Даталитика. Интересное об искусственном интеллекте, машинном обучении, больших данных и ИТ-консалтинге

Подписаться на этот блог

Подписаться на обновления

Обзор библиотеки PyQtGraph на языке python для интерактивной визуализации графиков

  • Получить ссылку
  • Facebook
  • Twitter
  • Pinterest
  • Электронная почта
  • Другие приложения

Базовый функционал

  • Обычные 2D графики в интерактивном режиме:
    • Line и scatter графики.
    • Данные могут быть сдвинуты/масштабированы с помощью мыши.
    • Добавление новых данных на график в режиме реального времени.
  • Отображение отдельных участков изображений с различными параметрами:
    • Поддержка большого количества типов исходных данных (int или float, карта глубин любого вида, RGB, RGBA).
    • Функции для получения срезов многомерных данных под различными углами (отлично подходит для томографических снимков).
    • Быстрое обновление для видеопотока или обработки взаимодействий с графиком в режиме реального времени.
  • 3D графика (требует установки Python-OpenGL библиотек):
    • Отображение большого количества данных.
    • Визуализация 3D поверхностей и облаков точек.
    • Рендеринг меша с изоповерхностью.
    • Интерактивный просмотр с вращением/масштабированием c помощью мыши.
    • Базовая визуализация иерархии объектов для более легкого способа манипуляции объектами.
  • Выделение/маркирование регионов интереса на данных:
    • Интерактивные метки в вертикальной/горизонтальных осях и прямоугольные регионы на графике.
    • Виджеты для выделения срезов данных и автоматического масштабирования под этот срез.
  • Легкая генерация новых графиков:
    • 2D графики используют GraphicsView от Qt, которые многофункциональны и надежны.
    • 3D графики используют OpenGL.
    • Все графики используют граф сцены для управления объектами, поэтому новые объекты очень легко создавать.
  • Библиотека виджетов и модули полезны для научных/инженерный приложений:
    • Flowchart виджет для интерактивного прототипирования. Интерфейс схожий с LabView (узлы связаны через линиями).
    • Виджет параметров для отображения / редактирования иерархий параметров (аналогичные тем, которые используются большинством графических приложений GUI).
    • Интерактивная python консоль c возможностью захвата ошибок. Хорошо подходит для дебага/интроспекции кода при анализе взаимодействия пользователя с UI.
    • Dock system позволяет пользователю реорганизовать GUI компоненты по своему желанию. Похоже на Qt dock систему, но немного более гибкая и программируемая.
    • Редактор для редактирования цветных градиентов.
    • SpinBox с отображением SI-единицы и логарифмическим шагом.

Преимущества и недостатки, по сравнению с конкурентами

  • Matplotlib это более-менее стандартная библиотека построения графиков на python. Если вы начинаете новый проект и не нуждаетесь в каких-либо особенностях, предоставляемых в pyqtgraph, вам следует начать с matplotlib. Он намного более зрелый, имеет огромное сообщество пользователей и производит очень приятное впечатление по качеству визуализации.
  • VisPy — это новая библиотека визуализации 2D / 3D на основе OpenGL, разработанная в сотрудничестве с авторами PyQtGraph, VisVis, Galry и Glumpy. В настоящее время он находится на раннем этапе разработки и имеет более узкую область действия, чем PyQtGraph — он фокусируется на визуализации без инструментария GUI, предоставляемых PyQtGraph. В долгосрочной перспективе мы надеемся, что VisPy должен заменить Qt в качестве механизма рендеринга для 2D-графики и полностью заменить систему pyqtgraph opengl 3D. Больше про VisPy здесь .
  • PyQwt имеет очень большой набор функций и достаточно быстр для работы в реальном времени. Его главный недостаток заключается в том, что он в настоящее время не поддерживается и может плохо работать на различных платформах. Будем надеяться, что в будущем он найдет новых разработчиков, но до тех пор лучше всего избегать PyQwt (первоначальный разработчик PyQwt в настоящее время рекомендует использовать PyQtGraph). Как и matplotlib, PyQwt не обладает некоторыми более продвинутыми функциями pyqtgraph.
  • Chaco — очень интересный проект. Хорошая графика, хорошая скорость и активно развивается. Тем не менее, как и PyQwt, Chaco может быть сложным для установки на различных платформах и не имеет некоторых более сложных функций, представленных в PyQtGraph (хотя у pyqtgraph, конечно же, не хватает многих функций Chaco).
  • GuiQwt — интересный проект с функциями, похожими на pyqtgraph. В настоящее время он основан на PyQwt и, следовательно, имеет некоторые из его недостатков, хотя их исправление предполагается в будущем.

Причины, по которым вы, возможно захотите использовать PyQtGraph

  1. Скорость. Если вы делаете что-либо, требующее быстрого обновления графиков, видео или интерактивности в реальном времени, matplotlib — не лучший выбор. Это, пожалуй, самая большая слабость matplotlib.
  2. Портативность/простота установки. PyQtGraph — это пакет pure-python, что означает, что он работает практически на каждой платформе, поддерживаемой numpy и PyQt, без компиляции. Если вам потребуется переносимость вашего приложения между платформами, это может сильно облегчить вашу жизнь.
  3. PyQtGraph — это гораздо больше, чем просто графическая библиотека. Она стремится охватить многие аспекты разработки научных и инженерных приложений с помощью более продвинутых функций, таких как инструменты анализа ImageView и ScatterPlotWidget, нарезка данных на основе ROI, деревья параметров, блок-схемы последовательностей операций, многопроцессорность и многое многое другое.

Примеры реализованных графиков

Ссылки

  • Получить ссылку
  • Facebook
  • Twitter
  • Pinterest
  • Электронная почта
  • Другие приложения

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Подготовка данных для алгоритмов машинного обучения

Описание стека и некоторые вводные В нашей статье мы будем использовать язык программирования python с сопутствующими ему библиотеки (sklearn, matplotlib, seaborn) и в качестве среды для работы jupyter notebook. Цель текущего поста — показать общие подходы к подготовке данных. То есть, те манипуляции, которые необходимо совершить перед загрузкой данных в модель машинного обучения. В идеальном мире у вас будет абсолютно чистый датасет без выбросов или пропущенных значений. Однако в реальном мире такие наборы данных встречаются крайне редко.
Далее будем рассматривать данные из Kaggle: «Mental Health in Tech Survey«.

Первый взгляд на датасет и понимание его специфики Трудно работать с данными, не понимая, что они из себя представляют, поэтому давайте их загрузим и выведем некоторые статистики.
import pandasas pd import numpy as np df = pd.read_csv(«survey.csv») df.head()
Это даст нам первое представление о том, что есть наши данные. Далее посмотрим на размеры наших т…

Выбор метрики в машинном обучении

Как выбрать метрики для валидации результата Machine Learning
Главные шаги по выбору метрики
Следует заметить, что метрика, которую мы оптимизируем и метрика, по которой определяем качество модели, — как правило, разные. Ниже рассмотрим метрики, которые мы в том или ином виде можем оптимизировать непосредственно в модели. За метрики, которыми мы оцениваем результат работы модели, можно принять исходные бизнес-метрики.

Понимание бизнес задачи Из исходных предпосылок нужно выделить, какого типа задачу мы решаем. Основные типы задач:

Классификация. Ваш алгоритм будет предсказывать тип данных из заданного множества. Например говорить да/нет/не уверен. Регрессия. Алгоритм будет предсказывать какие-либо числа. Например, завтрашнюю температуру. Ранжирование. Модель будет предсказывать порядок элементов. Например, нам дали учебный класс и мы должны проранжировать учеников по росту, то есть, упорядочить их от самого высокого, до самого низкого.

Мы решаем задачу нахождения математическая метр…

Пример построения графика на Python с помощью библиотеки matplotlib

Совсем коротенькая шпаргалка про построение графиков на питоне, своего рода шаблон, который будет у меня в быстром доступе. Используется библиотека matplotlib, которая реализует все или почти все функции для построения графиков в стиле MatLab. Названия функций и аргументы очень похожи, но все же это Python, синтаксис тут гораздо приятнее, чем в матлабе.

Функция которую будем изображать

Для любого двумерного графика нужны точки, вектор значений X и вектор Y, значений прошедших через функцию. В зависимости от задачи это может быть сложнейшая математическая модель, либо, как в моем случае, простейшая функция.

Цукерберг рекомендует:  6 оптимальных языков для начала карьеры
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Все языки программирования для начинающих