Libro de cocina de Matplotlib 2.x

Opiniones de los lectores

El libro ofrece un estudio exhaustivo de Matplotlib y una introducción a Seaborn, proporcionando ejemplos detallados y código para el aprendizaje práctico. Sin embargo, los usuarios se enfrentan a varios problemas, como la dificultad para acceder al código, ejemplos de código obsoletos y un enfoque didáctico que puede no adaptarse a todos los niveles.

Estudio exhaustivo y bien escrito de Matplotlib, adecuado para que los principiantes empiecen a aprender sin conocimientos previos. Incluye un código completo para los ejemplos disponibles para su descarga, y es ideal para el aprendizaje práctico con Jupyter. Contenido detallado que cubre mucho sobre Matplotlib.

El acceso al código es problemático; los usuarios luchan con código obsoleto que puede no funcionar con las últimas versiones de Python. El enfoque didáctico utiliza técnicas de trazado basadas en estados que se consideran anticuadas, y no cubre adecuadamente el trazado con marcos de datos pandas. Algunos usuarios consideraron que el libro era más un libro de cocina sin suficiente información útil o profundidad.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Matplotlib 2.x Cookbook

Contenido del libro:

Construya visualizaciones atractivas, perspicaces y potentes para obtener información de calidad a partir de sus datos Características principales Domine Matplotlib para la visualización de datos Personalice los trazados básicos para realizar y desplegar figuras en entornos en la nube Explore recetas para diseñar diversas visualizaciones de datos, desde simples gráficos de barras hasta trazados 3D avanzados Descripción del libro

Matplotlib proporciona una amplia biblioteca de gráficos personalizables, junto con un completo conjunto de backends. Matplotlib 3. 0 Cookbook es su guía práctica para explorar el mundo de Matplotlib, y cubre los paquetes de trazado más eficaces para Python 3. 0. 7.

Con la ayuda de este libro de recetas, podrá abordar cualquier problema que se le plantee a la hora de diseñar visualizaciones de datos atractivas y perspicaces. Con la ayuda de más de 150 recetas, aprenderá a desarrollar gráficos relacionados con la inteligencia empresarial, la ciencia de datos y las disciplinas de ingeniería con visualizaciones muy detalladas. Una vez que se haya familiarizado con los fundamentos, pasará a desarrollar cuadros de mando profesionales con una amplia variedad de gráficos y sofisticados diseños de cuadrícula en 2D y 3D. Realizará anotaciones y añadirá texto enriquecido a los gráficos, lo que le permitirá crear un argumento empresarial. Además, aprenderá a guardar gráficos y animaciones en varios formatos para su posterior despliegue, y a ampliar la funcionalidad ofrecida por varios conjuntos de herramientas internos y de terceros, como axisartist, axes_grid, Cartopy y Seaborn.

Al final de este libro, usted será capaz de crear gráficos personalizados de alta calidad y desplegarlos en la web y en aplicaciones GUI compatibles como Tkinter, Qt 5, y wxPython mediante la implementación de casos de uso y ejemplos del mundo real. Lo que aprenderá Desarrollar visualizaciones de datos simples a avanzadas en Matplotlib Utilizar la API pyplot para desarrollar y desplegar rápidamente diferentes gráficos Utilizar APIs orientadas a objetos para una máxima flexibilidad en la personalización de figuras Desarrollar gráficos interactivos con animación y widgets Utilizar mapas para trazados geográficos Enriquecer sus visualizaciones utilizando textos incrustados y expresiones matemáticas Incrustar gráficos Matplotlib en otras GUIs utilizadas para desarrollar aplicaciones Utilizar toolkits como axisartist, axes_grid1, y cartopy para extender la funcionalidad base de Matplotlib A quién va dirigido este libro

El Matplotlib 3. 0 Cookbook es para usted si usted es un analista de datos, científico de datos, o desarrollador de Python en busca de recetas rápidas para una multitud de visualizaciones. Este libro también es para aquellos que quieren construir variaciones de visualizaciones interactivas. Tabla de contenidos Anatomía de Matplotlib Primeros pasos con gráficos básicos Trazado de múltiples gráficos, subparcelas y figuras Desarrollo de visualizaciones para el análisis de datos, el científico de datos o el desarrollador de Python en busca de recetas rápidas para multitud de visualizaciones, y Figuras Desarrollo de Visualizaciones para Publicación de Calidad Trazado con API Orientada a Objetos Trazado con Características Avanzadas Incrustación de Texto y Expresiones Guardado de Figuras en Diferentes Formatos Desarrollo de Trazados Interactivos Incrustación de Trazados en la Interfaz Gráfica de Usuario Trazado de Gráficos 3D Usando el Toolkit mplot3d Usando el Toolkit axisartist Usando el Toolkit axes_grid1 Trazado de Mapas Geográficos Usando el Toolkit Cartopy Análisis Exploratorio de Datos Usando el Toolkit Seaborn