Всем привет!

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:

• Как строить трехмерные графики в Matplotlib по неравномерным данным.
• Как с помощью Matplotlib рисовать гистограммы.
• Как с помощью Matplotlib рисовать линии уровня.

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.

Всем привет!

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.

Ссылка на статью — Создание Python-обвязки для библиотек, написанных на C/C++, с помощью SIP. Часть 2

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.

Чуть позже выложу продолжение.

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.

Ссылка на статью — Использование библиотеки Matplotlib. Как делать анимированные графики.

Написал большую статью про создание запускаемых файлов (.exe, если говорить про Windows) из скриптов на Python с помощью библиотеки cx_Freeze. Ссылка на статью — https://jenyay.net/Programming/Cxfreeze

Недавно обновилась библиотека Matplotlib, предназначенная для рисования графиков на языке Python, я про нее еще периодически пишу небольшие статьи. На этот раз изменения в библиотеке произошли настолько заметные, что разработчики решили дать ей номер 2.0 (предыдущая версия имела номер 1.5.3).

Самое заметное изменение касается внешнего вида получаемых графиков. Раньше многие ругали библиотеку за то, что графики, нарисованные с помощью нее, выглядят несколько устаревшими, в стиле 90-х годов, хотя лично я на внешний вид не жаловался, особенно с учетом того, что при необходимости внешний вид гибко настраивается. Однако над новой версией поработали дизайнеры и внешний вид графиков по умолчанию теперь заметно отличается от предыдущих версий.

Не буду в подробностях описывать, где какие цвета и шрифты изменились, просто приведу несколько примеров графиков, полученных с помощью одного и того же кода, но с с использованием библиотек Matplotlib 1.5.3 и 2.0.0. Все примеры взяты из статей про использование Matplotlib.

Читать далее ‘Вышла библиотека для построения графиков Matplotlib 2.0’ »

Иногда на графиках нужно нарисовать указатель на какую-то особую точку, на которую стоит обратить внимание, или указательные линии с номерами кривых могут служить заменой легенды. Про то, как рисовать такие стрелки-указатели в библиотеке Matplotlib и рассказывает статья Как рисовать стрелки на графиках и добавлять аннотации, продолжающая серию статей про Matplotlib.

Продолжаю писать серию небольших статей про использование библиотеки Matplotlib, предназначенной для построения различных графиков на языке Python. Сегодня выложил статью Как рисовать гистограммы.