мета-данные страницы
  •  
Загрузка не удалась. Возможно, проблемы с правами доступа?

Различия

Показаны различия между двумя версиями страницы.

Ссылка на это сравнение

Предыдущая версия справа и слеваПредыдущая версия
Следующая версия
Предыдущая версия
python:week13 [12/04/2017 01:41] – [Задание 13] ybezrukovpython:week13 [13/04/2017 12:41] (текущий) – [Диаграммы в matplotlib] ybezrukov
Строка 1: Строка 1:
-Как популярный язык, Питон оброс уже большим количеством библиотек, позволяющих упростить жизнь во многих аспектах. Рассмотрим сегодня две из них. Библиотеку для работы с графиками matplotlib и библиотеку для работы с табличными данными pandas.+Как популярный язык, Питон оброс уже большим количеством библиотек, позволяющих упростить жизнь во многих аспектах. Сегодня и далее мы рассмотрим две из них. Библиотеку для работы с графиками matplotlib и библиотеку для работы с табличными данными pandas.
  
 ====== Диаграммы в matplotlib ====== ====== Диаграммы в matplotlib ======
Строка 6: Строка 6:
  
 <code python> <code python>
-import matplotlib.pyplot as plt # подключем модуль pyplo+import matplotlib.pyplot as plt # подключем модуль pyplot
 x_axis = range(1, 20)  # создадим список данных для оси X x_axis = range(1, 20)  # создадим список данных для оси X
 y_axis = [i * i for i in range(1, 20)] # и для оси Y, здесь использован генератор для создания списка y_axis = [i * i for i in range(1, 20)] # и для оси Y, здесь использован генератор для создания списка
Строка 12: Строка 12:
 plt.show() # покажем получившуюся диаграмму на экран plt.show() # покажем получившуюся диаграмму на экран
 </code> </code>
 +{{ :python:diagr1.png?600 |}}
    
 Нарисуем еще, например, график синуса. Здесь мы слегка заденем по поверхности одной из самых мощных питоновых библиотек - numpy, используем ее методы для создания списка значений. Нарисуем еще, например, график синуса. Здесь мы слегка заденем по поверхности одной из самых мощных питоновых библиотек - numpy, используем ее методы для создания списка значений.
Строка 19: Строка 20:
 import numpy as np # подключим модуль numpy import numpy as np # подключим модуль numpy
  
-x_axis = np.arange(0.0, 1.0, 0.01) # создадим список  чисел от 0 до 1 с шагом 0.1. Принцип, идентичный уже известному нам range, но более оптимален по скорости работы для большого количества данных+x_axis = np.arange(0.0, 1.0, 0.01) # создадим список  чисел от 0 до 1 с шагом 0.01. Принцип, идентичный уже известному нам range, но более оптимален по скорости работы для большого количества данных
 y_axis = np.sin(2*np.pi*x_axis) # аналогично для оси Y, обратите внимание, как в этой библиотеке упрощено обход значений других списков. Мы передаем значение списка x_axis просто как аргумент функции, а библиотека уже понимает, что если передали список, то на выходе тоже хотим список. y_axis = np.sin(2*np.pi*x_axis) # аналогично для оси Y, обратите внимание, как в этой библиотеке упрощено обход значений других списков. Мы передаем значение списка x_axis просто как аргумент функции, а библиотека уже понимает, что если передали список, то на выходе тоже хотим список.
 line, = plt.plot(x_axis, y_axis, color='red', lw=2) # здесь мы добавили новую особенность, цвет и ширину линии диаграммы line, = plt.plot(x_axis, y_axis, color='red', lw=2) # здесь мы добавили новую особенность, цвет и ширину линии диаграммы
Строка 25: Строка 26:
 plt.show() plt.show()
 </code> </code>
 +
 +{{ :python:sine.png?600 |}}
 +
  
 В качестве подписи для оси Х могут выступать не только числа, но и символы. А диаграмма не только линия, но и гистограмма: В качестве подписи для оси Х могут выступать не только числа, но и символы. А диаграмма не только линия, но и гистограмма:
Строка 35: Строка 39:
 x_axis = np.arange(len(planets)) x_axis = np.arange(len(planets))
 y_axis = [4879.4, 12103.6, 12742.0, 6780.0, 139822, 116464, 50724, 49244] # диаметры планет y_axis = [4879.4, 12103.6, 12742.0, 6780.0, 139822, 116464, 50724, 49244] # диаметры планет
-plt.xticks(x_axis, planets) # здесь мы и говорим, что вместо чисел нам нужны названия из списка планет+plt.xticks(x_axis, planets, rotation=45) # здесь мы и говорим, что вместо чисел нам нужны названия из списка планет, да еще повернутые на 45 гр дусов
 plt.bar(x_axis, y_axis, align='center', alpha=0.5) # вместо функции plot мы используем функцию bar plt.bar(x_axis, y_axis, align='center', alpha=0.5) # вместо функции plot мы используем функцию bar
 plt.show() plt.show()
 </code> </code>
 +{{ :python:platens.png?600 |}}
  
  
  
 ====== Задание 13 ====== ====== Задание 13 ======
 +
 +Прочитать {{ :python:hubble.txt |файл}} с данными измерений космического телескопа Хаббл и нарисовать диаграмму зависимости скорости убегания от объекта измерения.
 +
 +====== Задание 14 ======
 Используя информацию о городах и странах из предыдущих заданий, нарисовать гистограмму количества городов в странах, для первых 10 стран с наибольшим количеством городов Используя информацию о городах и странах из предыдущих заданий, нарисовать гистограмму количества городов в странах, для первых 10 стран с наибольшим количеством городов
-====== Пакет pandas ====== 
-pandas это библиотека для языка Питон, которая дает методы для более удобной работы с {{ :python:53269.png?100|}}