Забудьте о matplotlib визуализация данных в Python вместе с plotly


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Визуализация данных с Python

Введение

Примеры

Matplotlib

Matplotlib является математической библиотекой зарисовки для Python , которая предоставляет множество различного функционального черчения.

Документацию Matplotlib можно найти здесь , с SO Docs будет доступна здесь .

Matplotlib предоставляет два различных метода для построения графиков, хотя по большей части они взаимозаменяемы:

  • Во — первых, Matplotlib обеспечивает pyplot интерфейс, прямой и простой в использовании интерфейс , который позволяет прорисовку сложных графиков в MATLAB-подобный стиль.
  • Во-вторых, matplotlib позволяет пользователю управлять различными аспектами (осями, линиями, галочками и т. Д.) Напрямую, используя систему на основе объектов. Это сложнее, но позволяет полностью контролировать весь сюжет.

Ниже приведен пример использования pyplot интерфейса для построения некоторых сгенерированных данные:

Обратите внимание , что plt.show() , как известно, проблематично в некоторых средах за счет запуска matplotlib.pyplot в интерактивном режиме, и если да, то поведение блокировки может быть переопределен в явном виде путем передачи в дополнительный аргумент, plt.show(block=True) , чтобы облегчить эту проблему.

рожденное море

Seaborn является оберткой Matplotlib , что позволяет легко создавать общие статистические графики. Список поддерживаемых графиков включает в себя одномерные и двумерные графики распределения, графики регрессии и ряд методов для построения категориальных переменных. Полный список участков Seaborn предоставляет в их справочнике API .

Создание графиков в Seaborn так же просто, как вызов соответствующей графической функции. Вот пример создания гистограммы, оценки плотности ядра и графика коврика для случайно сгенерированных данных.

Стиль сюжета также можно контролировать с помощью декларативного синтаксиса.

В качестве дополнительного бонуса, обычные команды matplotlib могут по-прежнему применяться к участкам Seaborn. Вот пример добавления заголовков осей к нашей ранее созданной гистограмме.

MayaVi

MayaVi это инструмент 3D визуализации научных данных. Он использует набор инструментов визуализации или VTK под капотом. Используя силу ВТК , MayaVi способен производить различные 3-мерных графиков и цифр. Он доступен в виде отдельного программного приложения, а также в виде библиотеки. Подобно Matplotlib , эта библиотека предоставляет объектно — ориентированный язык интерфейса программирования для создания графиков без необходимости знать о ВТК.

MayaVI доступен только в серии Python 2.7x! Ожидается, что он скоро будет доступен в серии Python 3-x! (Хотя некоторый успех замечен при использовании его зависимостей в Python 3)

Документация может быть найдена здесь . Некоторые примеры галереи находятся здесь

Вот пример сюжет создан с использованием MayaVi из документации.

Plotly

Plotly современная платформа для построения и визуализации данных. Полезно для производства различных участков, особенно для науки данных, Plotly доступна как библиотека для Python, R, JavaScript, Юль и, MATLAB. Он также может быть использован как веб-приложение с этими языками.

Пользователи могут установить библиотеку plotly и использовать ее в автономном режиме после аутентификации пользователя. Установка этой библиотеки и в автономном режиме аутентификации дается здесь . Кроме того , участки могут быть сделаны в Jupyter ноутбуков , а также.

Для использования этой библиотеки требуется учетная запись с именем пользователя и паролем. Это дает рабочее пространство для сохранения графиков и данных в облаке.

Бесплатная версия библиотеки имеет несколько ограниченные возможности и рассчитана на 250 сюжетов в день. Платная версия имеет все функции, неограниченное количество скачиваний сюжетов и более приватное хранилище данных. Для получения более подробной информации можно посетить главную страницу здесь .

Для документации и примеров, можно пойти здесь

Matplotlib: Научная графика в Python

Шабанов Павел написал замечательный электронный учебник «Научная графика в Python».

Учебник состоит из 13 глав, объединённых в 3 части.

Первая часть посвящена знакомству с библиотекой matplotlib. Здесь изложены основы по созданию графики в matplotlib с помощью модуля pyplot.

Вторая часть описывает логическую структуру рисунка в matplotlib и раскрывает особенности работы с элементами рисунка разных иерархических уровней: рисунком, областями рисования, координатными осями, делениями осей. Показаны основы работы с matplotlib в объектно-ориентированном стиле.

Третья часть посвящена специальным элементам рисунка: легенде, цветовой шкале, особым видам области рисования и координатных осей.

Каждая глава учебника содержит краткое введение, список полезных электронных ресурсов по теме главы, практическое руководство и несколько примеров.

Часть I Основы matplotlib

Часть II Структура рисунка в matplotlib

Часть III Специальные элементы рисунка в matplotlib

12 лучших Python-библиотек для Data Science

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.


Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.
Мастер Йода рекомендует:  5 советов по организации успешной IT-конференции

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly


Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

plotly

A tutorial on how to convert matplotlib figures to beautiful plotly figures.

Section 6: Convert your Matplotlib plots to Plotly ¶

Welcome to Plotly’s Python API User Guide.

Links to the other sections are on the User Guide’s homepage
The Github repository is available here

Section 6 is divided as follows:

Quickstart (make Plotly plot from matplotlib figure object):

The User Guide assumes version 1.0 and up of Plotly’s Python API.

Check which version is installed on your machine and please upgrade if needed.

See the User Guide’s homepage for more info on installation and upgrading.

Matplotlib + Plotly = Matplotlylib

The matplotlylib project is a collaboration between Plotly , mpld3 and Jake Vanderplas that lets you convert matplotlib figures to beautiful D3.js graphs with Plotly’s Python API.

The goal of mpld3 is to expand Python’s matplotlib plotting package use to the browser. Now, together with Plotly, users can share their plots and data sets online, for free.

While Plotly’s Python API gives users access to Plotly directly, users may already have high-quality plots that they want to get online and share. Standing on the shoulders of the mplexporter , matplotlylib allows users to convert matplotlib figures to Plotly figures with a simple function call.

If your data sets are important to you, they are important to us, and we will help you share them with others. As a bonus, you will be able to use Plotly’s awesome interactive web GUI.

This section showcases the current state of matplotlylib and how you can incorporate it into your workflow.

We first import a few modules and sign in to Plotly using our credentials file

Программирование на языке Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib

Программирование и СУБД

Этот курс в нашем Центре
успешно закончили
1657 человек!

The data analysis and visualization in Python. Packages Pandas, numpy, Matplotlib

Всего за несколько лет средства анализа данных, доступные разработчикам на Python, совершили рывок вперёд. Появились мощные пакеты, реализующие алгоритмы машинного обучения, обработку естественных языков, статистический анализ и визуализацию.

Инструменты языка Python просты в использовании, при этом имеют широкие возможности применения. Программирование на Python – простой и эффективный вариант для вхождения в популярную сферу Data Science.

Уникальная особенность языка – возможность быстрого встраивания анализа данных в веб-приложения.

Курс «Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, Matplotlib» предназначен для тех, кто ищет гибкий инструмент обработки, анализа и визуализации данных и планирует применять свои навыки в работе большими массивами информации.

Слушатели изучат важнейшие и широко распространенные библиотеки numpy, Matplotlib и Pandas, которые массово применяются в различных областях производственной, финансовой и научной деятельности.

Обучение на курсе построено на примерах реальных проектов в области обработки данных.

Курс читается на базе операционной системы Linux, однако его материал может быть применен и на Windows.

Курс предназначен для программистов, аналитиков, научных работников. Также курс может служить введением в Data Science.


После окончания обучения Вы будете знать:

  • Основы анализа и визуализации данных, применяемый для этой цели базовый инструментарий языка Python;
  • Основные понятия и методики библиотеки numpy: массив, скаляр, массовая операция, основные операции с массивами, основные функции библиотеки;
  • Библиотеку Matplotlib ее основные понятия и методики применения;
  • Основные виды графиков и диаграмм, способы их построения;
  • Основные понятия и методики библиотеки Pandas.

Специалисты, обладающие этими знаниями и навыками, в настоящее время крайне востребованы. Большинство выпускников наших курсов делают успешную карьеру и пользуются уважением работодателей.

Анимация данных в Matplotlib

Анимация — это интересный способ демонстрации того или иного феномена. Мы, люди, всегда приходим в восторг от анимированных и интерактивных диаграмм, а не от статических. Применение анимации также может быть отличной идеей при необходимости продемонстрировать временные отрезки, таких как цены на акции за прошедшие годы, изменение климата за последнее десятилетие, сезонность и тенденции, так проще увидеть, как конкретный параметр ведет себя со временем.

Изображение выше — симуляция дождя, которая была выполнена при помощи библиотеки Matplotlib, известной как праотец пакетов визуализации в Python. Matplotlib симулирует капли дождя на поверхности, анимируя масштаб и непрозрачность 50 точек рассеяния. Сегодня Python может похвастаться большим количеством мощных инструментов, таких как Plotly, Bokeh и Altair. Эти библиотеки могут довести анимацию и интерактив до уровня искусства. Впрочем, цель данной статьи — осветить один аспект этой библиотеки, который слабо исследован. Мы поговорим непосредственно об анимации и о способах ее создать.

Обзор Matplotlib

Matplotlib — это библиотека Python для работы с 2D графиками, которая является одной из самых популярных. Большинство начинают свой путь визуализации данных именно с этой библиотекой. Matplotlib может генерировать графики, гистограммы, спектры мощности, диаграммы ошибок и рассеяния. Он также легко интегрируется с такими библиотеками как Pandas и Seaborn для создания более сложных визуализаций.

Рассмотрим ключевые особенности matplotlib:

  • Он собран на подобии MATLAB, так что переключатся между ними очень легко.
  • Наличие большого количество бэкендов для рендеринга.
  • Возможность создавать практически любые графики.
  • Существует уже более десяти лет, так что в наличии огромная пользовательская база.

Впрочем, существуют области, где Matplotlib не настолько хорош, как его коллеги.

  • Matplotlib имеет императивный API, который часто чересчур многословен.
  • Встречаются слабые настройки стилей.
  • Слабая поддержка для веб и интерактивных графиков.
  • Зачастую работает медленно с большими и сложными данными.

Если вы хотите освежить память — на Datacamp есть шпаргалка по Matplotlib, которой вы можете воспользоваться: https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Python_Matplotlib_Cheat_Sheet.pdf

Анимация в matplotlib Python

Базовый класс Matplotlib под названием animation занимается вопросом анимации. Он предоставляет структуру, вокруг которой строится функционал создаваемой анимации. Для этих целей существуют два основных интерфейса, которые используют:

  • FuncAnimation — создает анимацию путем повторяющегося вызова функции func .
  • ArtistAnimation — анимация, использующая фиксированный набор объектов Artist .

Впрочем, из этих двоих, предпочтение чаще отдают FuncAnimation благодаря удобному использованию. Вы можете узнать о них больше в документации, так как дальше мы будем работать именно с FuncAnimation .

12 лучших Python-библиотек для Data Science

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.
Мастер Йода рекомендует:  Введение в создание веб-приложений на Python

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn


Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.


NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

3. Магические команды matplotlib

Я предполагаю, что вы так же как и я, работаете в дистрибутиве Python Anaconda и используете IPython в оболочке Jupyter Notebook. Если это так, то начнем мы с магических команд. Дело в том, что matplotlib может выводить графики на экран разными способами (использовать различные backend-ы). Для начала проверим версию библиотеки и backend, который используется по умолчанию. Создайте новый блокнот и выполните в первой ячейке следующий код:

Если вы работаете в интерактивном режиме Python или IPython, то используемым backendom скорее всего окажется Tk или Qt. Но если мы работаем в Jupyter, то нам нужен backend способный работать с браузером, т.е. основанный на javascript.

Что бы выбрать backend можно воспользоваться командой matplotlib.use(«backend_name») . Backend, который необходим для работы в Jupyter называется nbagg:

Нужно сразу заметить, что такое подключение backend-а необходимо выполнять перед командой import matplotlib.pyplot as plt .

Установить backend можно так же с помощью магических команд IPython: %matplotlib backend_name . Для следующих экспериментов перезапустим ядро (Kernel -> Restart) и попробуем выполнить следующий код без всяких установок backend-а и магических команд:

Все что вы увидите:

Никакого графика нет. Тем не менее matplotlib создал объект графика и его осталось только отобразить, точнее осталось указать чем именно этот график должен отображаться.

Давайте добавим в начало кода магическую команду:

В результате появится сообщение:

В сообщении говорится, что используется backend Qt, и, действительно появилось новое окошко с графиком:

У такого способа построения графики есть целый ряд преимуществ, например, интерактивность. Однако, построение интерактивной графики, возможно и с помощью %matplotlib notebook . Давайте изменим первую строчку в нашем коде и посмотрим, что получится:

Как видите, график появился не в отдельном окне, а прямо внутри вашего блокнота, при этом он так же интерактивен.

Если в других ячейках выполнить код, который строит графики, то они появятся в той же области. Выполните следующий код в ячейке ниже и убедитесь в этом:

В таком интерактивном режиме, график моментально реагирует на все изменения в данных, что очень похоже на интерактивный режим самого языка Python. Давайте двинемся дальше и рассмотрим еще одну магическую команду.

Снова немного изменим наш код:

После выполнения данной команды, график будет построен прямо в браузере под ячейкой в которой выполнен код. Команда %matplotlib inline указывает, что график необходимо построить все в той же оболочке Jupyter, но теперь он выводится как обычная картинка. Данный способ удобен тем, что позволяет проводить очень много экспериментов в рамках одного окна (точнее web-страницы). В этом статическом режиме, никакие изменения не отобразятся до тех пор пока не будет выполнена команда plt.show() Именно этой магической командой мы и будем пользоваться в дальнейшем. Но не забывайте, два предыдущих способа вывода графиков могут так же оказаться весьма полезны.

Мастер Йода рекомендует:  Как обрабатывать события HTML checkbox

Кстати, магические команды, так же как и команды импорта библиотек, распространяются на весь блокнот (и все его ячейки), поэтому, команды: %matplotlib , %matplotlib notebook и %matplotlib inline достаточно указывать один раз в самой первой ячейке. Целесообразнее всего именно так и поступить — указать в первой ячейке команду %matplotlib inline и больше не вводить ее. Ну а я, для особо нетерпеливых новичков, которые читают с середины, буду указывать эту команду в каждом примере.

Визуализация данных в python (matplotlib) [дубликат]

Я не совсем новый для matplotlib , и мне очень стыдно признаться, что я всегда использовал его в качестве инструмента для быстрого и легкого решения. Поэтому я знаю, как получать базовые сюжеты, подзаголовки и прочее и иметь довольно много кода, который время от времени используется повторно, но у меня нет «глубоких знаний» matplotlib .

Недавно я подумал, что должен изменить это и сам работать с некоторыми учебниками. Тем не менее, я все еще путаюсь о matplotlibs plt , fig(ure) и ax(arr) .

В большинстве случаев для некоторых «quick’n’dirty» сюжетов я вижу людей, которые используют только pyplot as plt , и прячутся с plt.plot . Поскольку у меня есть много вещей, чтобы сюжет довольно часто, я часто использую f, axarr = plt.subplots() . но чаще всего вы видите только код, помещающий данные в axarr и игнорируя фигуру f .

Итак, мой вопрос: что такое чистый способ работы с matplotlib? Когда использовать только plt , что такое или что должно использоваться figure ? Если подзаголовки просто содержат данные? Или это действительно и хорошая практика для всего, как стилизация, очистка участка , . внутри подзаголовков?

Надеюсь, это далеко не так. В основном я прошу совета для истинных целей plt & lt; -> fig & lt; -> ax(arr) (и когда / как правильно их использовать).

Учебники также приветствуются. Документация matplotlib довольно запутанна для меня. Когда вы выполняете поиск по-настоящему конкретному, например, перемасштабирование легенды, разные маркеры и цвета, и так далее документация действительно точная, но общая информация не так хороша, на мой взгляд. Слишком много разных примеров, никаких реальных объяснений целей . более или менее похоже на большой список всех возможных методов и аргументов API.

2 ответа

pyplot — это API уровня скриптов в matplotlib (его API самого высокого уровня, чтобы делать многое с matplotlib). Он позволяет использовать matplotlib с помощью процедурного интерфейса так же, как вы можете сделать это с помощью Matlab. pyplot имеет понятие «текущая цифра» и «текущие оси», которые все функции делегируют (@tacaswell dixit). Итак, когда вы используете функции, доступные на модуле pyplot , вы рисуете «текущую цифру» и «текущие оси».

Если вы хотите, чтобы «мелкозернистый» контроль где / вы должны использовать объектно-ориентированный API, используя экземпляры Figure и Axes .

Функции, доступные в pyplot , имеют эквивалентный метод в Axes .

  • Figure является контейнером верхнего уровня в этой иерархии. Это общее окно / страница, на которой все нарисовано. Вы можете иметь несколько независимых фигур, а Figure s может содержать несколько осей.
  • Большинство построений происходит на Axes . Оси — это фактически область, на которую мы записываем данные, и любые связанные с ней тики / метки / etc. Обычно мы настраиваем Axes с вызовом на подзаговор (который помещает Axes в регулярную сетку), поэтому в большинстве случаев Axes и Subplot являются синонимами.
  • Каждый Axes имеет XAxis и YAxis. Они содержат тики, тики, метки и т. Д.

Если вы хотите узнать анатомию сюжета, вы можете посетить эту ссылку .

Графики функций и поверхностей в Python Питон Matplotlib

Построение графиков с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.

В этом уроке мы разберём, как строить графики функций с помощью модуля Matplotlib в Python Питон.
Matplotlib это библиотека для Python, предназначенная для визуализации данных. В данном уроке мы разберём построение графиков функций в Питон на плоскости и построение поверхности в трёхмерном пространстве. Зачастую, именно Matplotlib используется в научных исследованиях и конференциях для демонстрации полученных данных.
Для построения графиков нужно импортировать модуль Pyplot. Pyplot это модуль для работы с графиками в Питоне. Pyplot это набор команд, созданных для построения графиков функций и уравнений. Для удобного построения графиков так же нужно использовать библиотеку NumPy.
Matplotlib, как и NumPy, встроен в среду разработки Spyder, поэтому их можно импортировать без предварительной установки.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
as np и as plt означает, что когда мы будем вызывать функции и процедуры из модулей, вместо названия модулей мы будем использовать np и plt .
Для построения графика функции в Python нужно задать саму функцию. Её можно задать с помощью лямбда-функции. Лямбда-функция — это краткий способ записи обычной функции в одну строчку. В этом уроке мы рассмотрим построение синусоиды на Питоне. Синусоида задаётся функцией f(x) = sin(x) .
y = lambda x: np.sin(x)
y это обозначение функции (для её вызова мы будем использовать y(x) ), lambda это ключевое слово, обозначающее начало задания лямбда-функции, x это аргумент, использующийся в функции, после двоеточия задаётся функция. Так как в стандартном Python нет функции, возвращающей синус x , мы его задаём с помощью NumPy, его мы импортировали под именем np .
Все действия в Pyplot производятся на рисунках. Для построения графика функции в Python нужно сначала задать сетку координат. Сетка координат в python задается с помощью команды plt.subplots().
fig = plt.subplots()
Мы должны определить область значений, на которой мы будем строить график функции в Питоне. Это делается с помощью linspace .
x = np.linspace(-3, 3, 100)
linspace создаёт массив с нижней границей -3 и верхней границей 3 , в созданном массиве будет 100 элементов. Чем больше будет последнее число, тем больше значений функции будет рассчитываться, тем точнее будет отображаться график в Python.
После того, как мы создали систему координат, область построения, мы можем построить график в Питон. Для построения графика фуекции в Python нужно использовать команду plt.plot(x, y(x)) , где x это аргумент, y(x) это функция от x , заданная с помощью лямбда-выражения.
plt.plot(x, y(x))
После того, как мы построили график в Python, нужно показать его на рисунке. Для этого используется plt.show() .
Полный код программы на python для рисования графика функции
# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace( -3, 3, 100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
# показываем график
plt.show()

Получим график синусоиды в python в отдельном окне

Отображение нескольких графиков на одном рисунке в Python

В одной области в python можно отобразить графики нескольких функций. Добавим aeyrwb. y=x и нарисуем ее совместно с синусоидой.
Для этого введем еще одну функцию с помощью lambda
y1=lambda x: x
Построим график этой функции
plt.plot(x,y1(x))
В итоге программа в Python для построения графиков двух функций в одном окне

# импортируем модули
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# функция
y = lambda x: np.sin(x)
y1=lambda x: x
# создаём рисунок с координатную плоскость
fig = plt.subplots()
# создаём область, в которой будет
# — отображаться график
x = np.linspace(-3, 3,100)
# значения x, которые будут отображены
# количество элементов в созданном массиве
# — качество прорисовки графика
# рисуем график
plt.plot(x, y(x))
plt.plot(x,y1(x))
# показываем график
plt.show()

Трехмерные поверхности в Python

В трёхмерном пространстве каждая точка задаётся тремя координатами, следовательно, в трёхмерном пространстве нужно два аргумента для задания функции. В этом уроке по Питону мы зададим функцию
f(x,y)=x^2-y^2
от двух аргументов. Аргументы x и y , функция z .
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
Чтобы начать рисовать трехмерные поверхности в Python нужно сначал задать область построения с помощью функции plt.figure принимает параметр figsize(x, y) , где x и y – ширина и высота рисунка в дюймах. Создадим рисунок в Python размером 12×6 дюймов для отображения графиков
fig = plt.figure(figsize = (12, 6))
В построенной области мы создадим рисунок, в котором будут отображено трёхмерное пространство с координатными осями и сама поверхность. В Питоне для этого используется fig.add_subplot() .
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
Функция в Python fig.add_subplot() разбивает область построения на клетки и задает в какой клетке рисовать трехмерный график. Так команда ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’) разбивает область построения на две клтки и в первую клетку будет отображаться трехмерный гарфик, благодаря аргументу projection = ‘3d’
Введём области отображения функции для каждого аргумента в Питон.
xval = np.linspace(-5, 5, 100)
yval = np.linspace(-5, 5, 100)
Нужно создать поверхность, которая будет отображаться на рисунке в Python. Для этого используется
surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstr >
Где x и y это принимаемые аргументы, z это получаемая функция, rstride и cstride отвечает за шаг прорисовки поверхности в Питон, чем меньше будут эти значения, тем более плавно будет выглядеть градиент на поверхности. С помощью cmap.plasma поверхность будет отображаться с цветовой схемой plasma . Например, существуют цветовые схемы, такие как viridis и magma . Полный список цветовых схем есть на сайте Matplotlib.
Пример программы на Python построение поверхности в трёхмерном пространстве # импортируем модули
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
# уравнение поверхности
f = lambda x, y: x ** 2 — y ** 2
# создаём полотно для рисунка
fig = plt.figure(figsize = (10, 10))
# создаём рисунок пространства с поверхностью
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection = ‘3d’)
# размечаем границы осей для аргументов
xval = np.linspace(-4, 4, 100)
yval = np.linspace(-4, 4, 100)
# создаём массив с xval столбцами и yval строками
# — в этом массиве будут храниться значения z
x, y = np.meshgrid(xval, yval)
# приравниваем z к функции от x и y
z = f(x, y)
# создаём поверхность
surf = ax.plot_surface(
# отмечаем аргументы и уравнение поверхности
x, y, z,
# шаг прорисовки сетки
# — чем меньше значение, тем плавнее
# — будет градиент на поверхности
rstr > cstr > # цветовая схема plasma
cmap = cm.plasma)

Получим график трехмерной поверхности в цветовой гамме в специальном окне

Изменим параметры построения трехмерной поверхности, уменьшим размер сетик, сделаем поверхность более плавной и точной для этого уменьшаем параметры и сменим цветовую гамму на viridis

rstr > cstr > cmap = cm.viridis)

Получим график трехмерной поверхности в Python более точный и в другой цветовой гамме

Добавить комментарий