Matplotlib Tutorial
Ein kostenloses Video-Tutorial von Jose Portilla
Head of Data Science at Pierian Training
86 Kurse
4.654.736 Teilnehmer:innen
Lektionsbeschreibung
Learn about Data Visualization with Matplotlib and Python!
Steige mit dem kompletten Kurs tiefer ins Thema ein
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more!
24:46:40 On-Demand-Video • Aktualisiert am Mai 2020
Use Python for Data Science and Machine Learning
Use Spark for Big Data Analysis
Implement Machine Learning Algorithms
Learn to use NumPy for Numerical Data
Learn to use Pandas for Data Analysis
Learn to use Matplotlib for Python Plotting
Learn to use Seaborn for statistical plots
Use Plotly for interactive dynamic visualizations
Use SciKit-Learn for Machine Learning Tasks
K-Means Clustering
Logistic Regression
Linear Regression
Random Forest and Decision Trees
Natural Language Processing and Spam Filters
Neural Networks
Support Vector Machines
Deutsch [autom.]
Hallo an alle und willkommen zur Einführung in die lib-Vorlesung. In dieser Vorlesung erhalten wir eine kurze Einführung in Matt und zeigen Ihnen dann nur einen kleinen Teil der Website von plotless. Matt lib oder wie manche Leute es aussprechen Matt plus libe ist die beliebteste Trampelbibliothek für Python. Sie gibt Ihnen wirklich die vollständige Kontrolle über fast jeden Aspekt einer Figur oder Handlung und hat ein sehr ähnliches Gefühl wie Matlab, eine andere Programmierung Sprache in ihren eigenen grafischen Plotfunktionen map plot lib funktioniert sehr gut mit Pandanus und der Schiedsrichterrasse, weshalb wir später mehr darüber erfahren werden. Wir werden einige andere Bibliotheken wie Seaborn kennenlernen, die tatsächlich aus Matt Plup live aufgebaut sind. Um diese Bibliotheken zu verstehen, ist es wichtig zu verstehen, dass die Handlung gelebt hat. Zuerst müssen Sie sie entweder mit Pipp oder Konda an Ihrer Befehlszeile oder Ihrem Terminal mit einem der folgenden Befehle installieren, um die Anaconda-Distribution von Python zu verwenden. Eine einfache Konda-Installation von Matt Cutlip an Ihrer Befehlszeile oder Ihrem Terminal sollte diese live für Sie installieren. Oder wenn Sie eine andere Version von Python Pipp verwenden, sollte die Installation von matplotlib auch für Sie funktionieren. Lassen Sie uns nun einen kurzen Überblick über die offizielle Website geben. Ok, hier bin ich bei dieser Plot-Live-Organisation, der offiziellen Website für Map Plot Lym. Hier finden Sie einige Einführungsinformationen sowie weitere offizielle Installationsanweisungen und einige andere Dokumentationslinks. Der wahrscheinlich wichtigste Link auf dieser Seite befindet sich jedoch direkt hier in der Galerie. Wenn Sie auf Galerie klicken oder in der Org-Slash-Galerie zu diesem Teil gehen, werden Sie zu diesem Link weitergeleitet, und Sie sollten eine Liste mit verschiedenen Arten von Plotnamen sehen. Und wenn Sie weiter nach unten scrollen, werden Sie feststellen, dass es eine Reihe von Figuren oder Beispielfiguren gibt. Dies sind die verschiedenen Arten von Plots, die Cutlip für Sie erstellen kann. Später werden wir lernen, wie man andere Bibliotheken verwendet, die für Dinge wie die Steuerpläne besser sind. Wenn Sie jedoch jemals eine Frage zu den Fähigkeiten dieser Handlung haben, können Sie auf diese Seite gehen und nach der Art der Handlung suchen, nach der Sie suchen. Wenn ich zum Beispiel hier nach oben scrolle, nehmen wir an, Sie möchten ein Kreisdiagramm erstellen. Kommst du hierher und es gibt eine Galerie, in der nach Kreisdiagrammen gesucht wird. Klicke hier. High-End-Polardiagramme. Sie werden auf diesen Link zurückkommen und dann werde ich Ihnen hier einige Zahlen zeigen, die hoffentlich relevante Beispiele sind, sobald Sie eine gefunden haben, die so aussieht, als ob Sie hineingehen und auf diese erste klicken möchten. Sie gelangen zu einer Beispielseite, die nicht nur eine Abbildung enthält, sondern auch einen sehr gut kommentierten Code und Anweisungen zum Ausführen der gewünschten Diagramme enthält. In diesem Fall ein Kreisdiagramm. Gut. Das ist wahrscheinlich die hilfreichste Seite auf diesem Putt. Die anderen Links sind im Grunde nur Links zu den darin enthaltenen Dokumentationsfunktionen. Und wir werden die häufigsten Funktionen durchgehen, während wir in diesem Abschnitt des Kurses fortfahren. Gut. Denken Sie daran, dass matplotlib org eine Ressource für Sie ist, insbesondere für die Galerieseite. Als nächstes zeigen wir Ihnen, wie Sie Matt Plett live verwenden können, um Ihre eigenen Figuren zu erstellen. Vielen Dank an alle und wir sehen uns bei der nächsten Vorlesung