Всем привет! После небольшого перерыва опять взялся за переписывание своих старых статей про библиотеку Matplotlib, предназначенную для построения графиков в Python.

В этот раз изменения коснулись следующих статей:

• Как нарисовать несколько графиков в одном окне — статья про использование функции subplot().
• Более гибкий способ расположения графиков с помощью subplot2grid
• Использование класса GridSpec для расположения графиков — в этой статье добавил несколько новых примеров и объединил ее с другой статьей на ту же тему.
• 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.

И снова всем привет!

За две недели, прошедшие с момента написания прошлого поста, перелопатил еще шесть статей про использование библиотеки Matplotlib.

1. Как отображать формулы в нотации TeX
2. Как выводить текст и настраивать его внешний вид
3. Как использовать эффект рисования от руки
4. Как рисовать стрелки на графиках и добавлять аннотации
5. Как рисовать линии и геометрические фигуры на графике
6. Как менять оформление линий по умолчанию

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.

Привет всем!

Когда я только собирался начать обновлять статьи про использование библиотеки Matplotlib, я думал, что изменения там будут минимальны. В первую очередь я хотел поменять скриншоты, потому что в процессе очередного обновления Matplotlib, над библиотекой поработали дизайнеры, и графики стали выглядеть более современно. Когда начал править первые статьи, захотелось переписать некоторые примеры более аккуратно и компактно, вместо импорта модуля pylab использовать модуль matplotlib.pyplot, как ныне рекомендуемый способ импортирования функций Matplotlib. По мере разбора старого кода оказалось, что некоторые функции, которые я там применял, стали не только устаревшие, но еще их успели даже удалить из библиотеки, так что примеры стали неработоспособны в принципе. В некоторых статьях стали не актуальны целые разделы, которые описывают, как сделать график более наглядным, потому что изменилось поведение библиотеки по умолчанию, и в новых версиях уже изначально поведение графиков стало более удобным. В некоторых статьях я писал, что есть какое-то ограничение в библиотеке, и так работать не будет, а при проверке оказывается, что в новых версиях это замечание уже не актуально. Ну и когда я перечитываю старые статьи, то невольно возникает желание чем-то их дополнить, поэтому в них появляются новые примеры использования библиотеки.

В общем, не зря я взялся за переписывание этих статей. Правда, я ожидал, что работа будет более монотонная и менее творческая, и все статьи я поменяю достаточно быстро. Но в реальности оказалось, что даже уже с написанными разделами приходится повозиться, свериться с документацией и еще раз проверить каждый высказанный в статье тезис.

Но надеюсь, что все это не зря, и кому-нибудь это все пригодится. Заодно подумал, что возможно стоит начать писать подобные небольшие заметки про библиотеки numpy и pandas (особенно pandas).

Так вот к чему это я все. Сегодня я выложил четыре обновленные статьи про использование Matplotlib:

• Способы задания цвета в Matplotlib
• Как менять стиль линий на одномерном графике
• Как добавить легенду к графику
• Как менять положение легенды

На этом пока все, буду постепенно исправлять оставшиеся статьи.

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.

Приятно, что в последнее время появляется много книг не просто о языке Python, но и о применении его в более узких областях. Меня в первую очередь интересуют инженерные расчеты, в которых практически стандартом являются библиотеки Numpy, SciPy и Matplotlib. На эту тему мне попадалось несколько книжек, но, к сожалению, все они страдают одной проблемой — после них нельзя сказать, что ты знаешь, например, Numpy.

Недавно я дочитал еще одну книгу сразу трех авторов: Хуана Нуньеса-Иглесиаса, Штефана ван дер Уолта и Харриет Дэшноу «Элегантный SciPy», которая посвящена научным расчетам на языке Python. К сожалению, и она страдает той же проблемой, что и другие известные мне книги, но хочется про нее все-таки рассказать.

Читать далее ‘О книге «Элегантный SciPy»’ »