Шаг 3.
Язык Python. Визуализация данных.
Библиотека Matplotlib. Быстрый старт

    На этом шаге мы рассмотрим особенности написания приложений в различных средах.

    Перед тем как углубиться в детали Matplotlib, рассмотрим несколько примеров, изучив которые, вы сможете использовать библиотеку для решения своих собственных задач и получите интуитивное понимание принципов работы с этим инструментом.

    Если вы используете Jupyter Notebook, то для того, чтобы получать графики рядом с ячейками с кодом, необходимо выполнить специальную magic-команду после импорта Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

    Если вы пишете код в py-файле, а потом запускаете его через вызов интерпретатора Python, то строка %matplotlib inline вам не нужна, используйте только импорт библиотеки. Пример, аналогичный тому, что представлен выше, для отдельного Python-файла будет выглядеть так:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
plt.show()
Архив с файлом можно взять здесь.

    В результате получите график в изолированном окне (см. рисунок 1).


Рис.1. Изображение графика в изолированном окне

    Далее мы не будем останавливаться на особенностях использования magic-команды, просто запомните, что если вы используете Jupyter Notebook при работе с Matplotlib, то вам обязательно нужно выполнить команду %matplotlib inline.

    Теперь перейдём непосредственно к Matplotlib. Задача шага "Быстрый старт" - построить разные типы графиков, настроить их внешний вид и освоиться в работе с этим инструментом.

    На следующем шаге мы рассмотрим построение графика.




Предыдущий шаг Содержание Следующий шаг