Всем привет! После небольшого перерыва опять взялся за переписывание своих старых статей про библиотеку Matplotlib, предназначенную для построения графиков в Python.
Как рисовать графики в разных окнах — статья про то, как создавать отдельные окна и оси внутри них. Дополнил статью новыми примерами в более объектно-ориентированном стиле.
Ну и во всех примерах практически полностью переписал код и обновил скриншоты результатов работы скриптов.
В этот раз изменения были не столь радикальные, как со статьями, которые переписывал в прошлый раз. Скорее всего это связано с тем, что эти статьи не настолько старые по сравнению с теми, которыми занимался в прошлые разы. В основном я поправлял стиль кода, что-то переписывал в более компактном виде, заменял использование модуля pylab на matplotlib.pyplot, обновлял скриншоты, вносил небольшие дополнения. Ну и еще выбросил несколько уже не актуальных разделов. Например, в одной из статей был раздел о том, как отображать текст с русскими буквами, но эта проблема уже давно решена в самой библиотеке.
Я продолжаю обновлять и дополнять свои старые статьи про Matplotlib, мощную библиотеку для Python, которая может рисовать различные типы графиков. В этот раз исправлению подверглись статьи:
Когда я начинал обновлять статьи, то я не ожидал, что по ходу дела мне захочется их так сильно переписывать и дополнять. Ну ладно, надеюсь, что какая-то польза от всего этого будет.
Всем привет! На прошлой неделе я писал о том, что начал обновлять статьи про рисование графиков на Python с помощью библиотеки Matplotlib, поскольку с момента их написания в библиотеке Matplotlib многое поменялось. Следующей на очереди для исправления у меня была статья про рисование трехмерных графиков (поверхностей). В первую очередь я планировал переписать примеры, где используются устаревшие функции, и обновить скриншоты, но что-то я увлекся и не только практически полностью переписал статью, но еще и добавил в нее новые примеры. Например, теперь в ней говорится о том, как выставлять точку наблюдения и перемещать источник света, а заодно описал несколько способов прореживания данных при рисовании. И даже старые примеры кода полностью переписал.
Пример картинки из статьи:
PS. Обо всех изменениях на сайте вы можете следить не только через RSS, но еще и подписавшись на Telegram-канал или группу Вконтакте.
Как вы, надеюсь, помните, я когда-то писал (и надеюсь скоро продолжу) серию статей про работу с библиотекой Matplotlib, которая предназначена для построения графиков на языке Python. Эта серия началась очень давно, и с того момента библиотека Matpotlib сильно изменилась, как внешне, так и внутри. После глобального редизайна внешний вид графиков уже не соответствует тому, что показано на скриншотах, некоторые функции стали считаться устаревшими и были заменены новыми, часть из них даже уже была удалена из библиотеки, что сделало примеры из некоторых статей нерабочими, а часть из них еще работает, но выводят предупреждения.
Пришло время просмотреть эти статьи, проверить примеры, где-то их переписать, а также поменять все скриншоты. Этот процесс достаточно нудный и не очень быстрый, но я начал это делать.
Сегодня я обновил две статьи: самую первую статью про рисование простейших графиков вида y = f(x) (ссылка) и статью про рисование круговых графиков в виде пирога (ссылка). Вторая статья подверглась большему изменению. Во-первых, в новых версиях Matplotlib была исправлена проблема, из-за которой график по умолчанию рисовался не круглым, а эллиптическим, и соотношение сторон эллипса зависело от соотношения сторон окна, поэтому один из разделов стал не актуальным и я его удалил. А, во-вторых, с новым дизайном захотелось добавить пример, показывающий, как изменять цвета линий вокруг секторов в круговом графике.
Постепенно буду исправлять и другие статьи, а заодно себе написал план по новым статьям про Matplotlib.
Как и обещал в прошлом посте, сегодня выложил вторую часть статьи, посвященной созданию Python-обвязок (bindings) с помощью утилиты SIP. Во второй части речь идет о создании обвязки для объектно-ориентированных библиотек, написанных на C++, в которых фигурируют классы.
Всем привет!
Python — замечательный язык программирования, но иногда приходится работать с библиотеками, которые написаны на других языках программирования. Обычно это бывает, потому сторонние библиотеки решают нужные вам задачи, и не хочется изобретать велосипед, реализую то же самое на Python. Либо в более редких случаях, когда производительность вашего приложения упирается в особенности языка Python (все-таки интерпретируемые языки по скорости не сравнятся с компилируемыми), и часть кода приходится писать на C или C++.
Для решения такой задачи — использования библиотек, написанных на C/C++, из Python-приложения существует много решений. Одно из них — SIP. Эта утилита изначально разрабатывалась для создания Python-обвязки над такой монстроидальной библиотекой как Qt (получившаяся обвязка — PyQt). Я написал большую статью в двух частях про использование основы использования SIP для создания Python-обвязок над библиотеками. Сегодня я выложил первую часть — Создание Python-обвязки для библиотек, написанных на C/C++, с помощью SIP. Часть 1.
Я люблю иногда ходить на разные программерские конференции и считаю, что полезно и самому иногда там выступать. В прошлом году в рамках встречи Московского клуба программистов я рассказывал про генетические алгоритмы, а недавно сделал доклад в продолжение этой темы и рассказал про оптимизацию с помощью роя частиц.
По этой ссылке вы можете увидеть мой доклад (а заодно скачать презентацию), а также посмотреть обсуждение темы ввода новичков в проект (onboarding).
Как я уже писал, помимо проекта OutWiker, в последнее время я занялся проектом optlib, библиотекой на языке Rust с реализацией разных алгоритмов оптимизации. На данный момент в библиотеке реализованы генетический алгоритм и алгоритм роя частиц. На днях я выложил новую версию этой библиотеки под номером 0.3.0.
У библиотеки optlib есть документация, но в ближайшее время я собираюсь заняться написанием статей с более подробным описанием работы этой библиотеки. В этом посте я коротко расскажу о том, что появилось нового в версии 0.3.0.
Давно я не ничего писал про библиотеку Matplotlib. Для тех, кто не знает, эта библиотека для языка Python, предназначенная для рисования огромного количества графиков.
Как-то в комментариях мне написали, что один пример не работает. Как оказалось, он действительно сломался после обновления библиотеки Matplotlib. Но вместо того, чтобы просто починить пример (надо было добавить одну строчку) я решил написать более развернутую статью на ту же тему.
В новой версии статьи приводится четыре способа создания анимированных графиков.
