Demistificando Matplotlib

Svelando i Misteri di Matplotlib

Successo rapido nella scienza dei dati

C’è una ragione per cui sei confuso

Hai difficoltà con Matplotlib? Se sei un principiante, potrebbe essere perché non hai dedicato il tempo necessario per imparare alcune delle sue particolarità. Se sospetti che sia questo il caso, allora fatti un favore e continua a leggere! Questo non farà male e non richiederà troppo tempo.

Matplotlib

La libreria open-source Matplotlib domina la creazione di grafici in Python. Ti permette di generare grafici veloci e semplici così come grafici elaborati e complessi in cui controlli ogni aspetto della visualizzazione. La sua popolarità e maturità significano che puoi sempre trovare consigli utili e utili esempi di codice.

Come qualsiasi potente software, Matplotlib può essere, come ha detto un autore, “sintatticamente noioso”. I grafici più semplici sono facili, ma la difficoltà aumenta rapidamente. E anche se risorse come la Galleria Matplotlib forniscono utili esempi di codice, se desideri qualcosa leggermente diverso da quello fornito, potresti trovarti a grattarti la testa.

In effetti, molte persone utilizzano Matplotlib copiando e incollando il codice di altre persone e quindi smanettando sugli affinamenti fino a ottenere qualcosa che piace loro. Come mi ha detto un utente una volta: “Non importa quante volte uso Matplotlib, sembra sempre la prima volta!”

• Avete gustato le vostre leccornie? È ora di trucchi di data science
• Ingegneria dei dati vs Pipelines di apprendimento automatico
• Alluxio presenta una piattaforma dati ottimizzata per l’intelligenza artificiale per pipeline di apprendimento automatico più veloci.

Fortunatamente, puoi alleviare notevolmente questo dolore dedicando del tempo per imparare alcuni aspetti chiave del pacchetto. Quindi, in questo articolo, ci concentreremo sulla nomenclatura e sulle interfacce di plotting che possono causare confusione. Armato di questa conoscenza, potresti trovare Matplotlib uno strumento da abbracciare invece di evitarlo o usarlo con riluttanza.

Qual è il problema?

Sulla base della mia esperienza nell’apprendimento di Matplotlib, ecco tre problemi che causano confusione:

1. La nomenclatura un po’ scomoda usata per i grafici.
2. La coesistenza di due interfacce di plotting che chiamerò approccio pyplot e stile orientato agli oggetti.
3. I metodi di manipolazione dei grafici nelle due interfacce che hanno nomi simili ma diversi.

Esaminiamo questi punti uno alla volta.

L’anatomia di un grafico