Matplotlib یکی از راهحلهای مصور سازی داده برای کاربران آموزش پایتون مقدماتی است که باید دادههای خود را تجسم کنند تا نتیجهگیریهای آماری ضروری را انجام دهند. matplotlib نوعی بسته ترسیم بهحساب میآید که برای ... ادامه
Matplotlib یکی از راهحلهای مصور سازی داده برای کاربران آموزش پایتون مقدماتی است که باید دادههای خود را تجسم کنند تا نتیجهگیریهای آماری ضروری را انجام دهند. matplotlib نوعی بسته ترسیم بهحساب میآید که برای کاربران پایتون بسیار مفید است. این دوره آموزش matplotlib به شما کمک میکند که مهارتهای مصور سازی دادهها را در پایتون به نحو احسن بیاموزید. Matplotlib شامل طیف گستردهای از ابزارهای گرافیکی بوده و استفاده از آن ساده است.
قبل از اینکه به معرفی دوره آموزش matplotlib بپردازیم ابتدا لازم است که مقدمهای در رابطه با matplotlib و ویژگیها و کاربردهای آن به گفتگو بپردازیم.
مصور سازی دادهها یکی از مهارتهای مهمی است که از دانشمندان داده انتظار میرود. از تکنیکهای مصور سازی میتوان برای درک و رسیدگی به اکثر چالشهای تجاری استفاده کرد. تجزیهوتحلیل دادههای اکتشافی (EDA) و نمودارهای گرافیکی دو جزء اصلی مصور سازی هستند. مصور سازی مؤثر به کاربران در درک روند دادهها و حل مشکلات تجاری بهطور مؤثرتر کمک میکند. یکی دیگر از مزایای مصور سازی داده این است که دادههای پیچیده را به شیوهای خواناتر کاهش میدهد. در دوره آموزش matplotlib شما به این مهارتها تسلط کامل پیدا میکنید.
درک بصری برای اکثر مردم بهطور قابلتوجهی سادهتر از متن بهحساب میآید. تجسم مؤثرترین ابزار ارتباطی برای تجزیهوتحلیل و تفسیر دادهها است. این به مشتریان اجازه میدهد تا بهسرعت حجم وسیعی از دادهها را تفسیر کنند. روندها، همبستگیها، الگوها، توزیعها و غیره همگی از طریق مصور سازی دادهها بهتر قابلدرک هستند.
برای مصور سازی دادهها، ابزارها و فناوریهای متعددی در بازار موجود است که پایتون محبوبترین آنها بهحساب میآید. پایتون کتابخانههای زیادی برای مصور سازی دادهها دارد. تعدادی از برجستهترین کتابخانه matplotlib گرافیکی برای رسم نمودار در پایتون و مصور سازی دادهها عبارتاند از:
Matplotlib کتابخانه اصلی نموداری زبان برنامهنویسی پایتون است و در بین بستههای تجسم پایتون، بیشترین استفاده را دارد که در این دوره آموزش Matplotlib با جنبههای مختلف آن آشنا خواهیم شد.
Matplotlib در انواع عملیات فوقالعاده سریع است. این میتواند مصور سازی را به همه فرمتهای محبوب ازجمله PDF، SVG ،JPG ،PNG ،BMP و GIF صادر کند.
این کتابخانه میتواند نمودارهای خطی، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام، نمودار میلهای، نمودار خطا، نمودار دایرهای، نمودار جعبه و بسیاری از سبکهای تجسم دیگر ایجاد کند. رسم نمودار سهبعدی نیز با Matplotlib امکانپذیر است. Matplotlib برای رسم چندین نمودار بهعنوان پایهای برای چندین کتابخانه پایتون عمل میکند. بهعنوانمثال، Matplotlib برای ساخت پانداها و Seaborn استفاده میشود. آنها دسترسی به متدهای Matplotlib را با کد کمتر امکانپذیر میکنند.
جانهانتر پروژه Matplotlib را در سال 2002 پایهگذاری کرد. Matplotlib در طول مطالعه پسا دکتری در نوروبیولوژی برای نشان دادن دادههای الکتروکورتیکوگرافی (ECoG) از بیماران صرعی ایجاد شد.
Matplotlib، یک ابزار ترسیم منبع باز برای زبان برنامهنویسی پایتون، به پرکاربردترین کتابخانه رسم تبدیلشده است. از آن برای مصور سازی دادهها در طول فرود فضاپیمای فونیکس در سال 2008 استفاده شد. در دوره آموزش Matplotlib در پایتون قرار است که ما با صفر تا صد این کتابخونه بهصورت پروژه محور آشنا شویم و از آن در جهت راهاندازی و پیشبرد پروژههای کوچک و بزرگ خود استفاده کنیم.
محبوبیت Matplotlib برای رسم را میتوان به شرح زیر توضیح داد:
محبوبیت روزافزون این کتابخانه نیاز مبرم به آموزش Matplotlib را بیشازپیش افزایش داده و دوره آموزش Matplotlib برای این هدف تدوین و طراحیشده است.
Matplotlib دارای ویژگیهای متعددی است که ازجمله مهمترین آنها میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی و آموزش پایتون به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است.
Matplotlib کاربردهای بسیار متنوع و مختلفی را ارائه میدهد که به این کاربردها بهصورت پروژه محور در دوره آموزش Matplotlib اشاره شده است. ازجمله مهمترین کاربردها میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
Matplotlib طیف گستردهای از روشها و توابع را برای تولید انواع مختلف نمودارها ارائه میدهد. در دوره آموزش Matplotlib همه نمودارهای قابل رسم در Matplotlib موردبحث و گفتگو قرار گرفتهاند:
اجازه دهید نگاهی به چند مورد از آنها بیندازیم:
1. نمودار خطی: این سادهترین نمودار از تمام نمودارها است. متد plot() برای رسم نمودار خطی استفاده میشود.
2. Subplots: تابع subplot() برای ایجاد نمودار برای مقایسه طرحها استفاده میشود.
3. تصاویر: همچنین میتواند تصاویر را با کمک تابع imshow در Matplotlib ایجاد کند.
4. هیستوگرام: برای تولید هیستوگرام، میتوان از متدهای hist در Matplotlib استفاده کرد.
5. مسیرها: مسیرهای دلخواه را میتوان با کمک ماژول matplotlib.path به Matplotlib اضافه کرد.
6. نمودار میلهای: تابع bar هنگام ترسیم نمودارهای میلهای استفاده میشود. با استفاده از این روش میتوان نمودارهای میلهای را بهصورت افقی یا عمودی بر اساس نیاز خود سفارشی کرد.
7. نمودار دایرهای: برای تولید نمودار دایرهای باید از متد pie استفاده کرد.
8. جداول: تابع table به فرد اجازه میدهد تا جدولی برای طبقه بندی سیستماتیک دادهها اضافه کند.
9. نمودار پراکندگی: برای تولید نمودار پراکندگی، از تابع scatter استفاده میشود. همچنین میتوان از آرگومانهای اختیاری اندازه و رنگی که این تابع باید ارائه کند استفاده کرد.
10. منحنیهای پر شده: تابع fill به فرد اجازه میدهد منحنی ها و چند ضلعی های پر شده را رسم کند.
11. نمودارهای لاگ: توابعی مانند semilogx ،semiology و loglog رسم نمودارهایی را که شامل توابع لگاریتمی هستند، آسانتر میکند.
12. پلات قطبی: برای تولید نمودارهای قطبی از تابع polar استفاده میشود.
13. مدیریت تاریخ: Matplotlib به شما این امکان را میدهد که دادههای سری زمانی را با هر hassel به راحتی ترسیم کنید.
14. نمودارهای جریان: این نمودارها برای ترسیم فیلدهای برداری در نظر گرفته شده اند. برای رسیدن به این هدف از تابع streamplot استفاده میشود.
15. ماژول pyplot: برای کار با آرایهها و ریاضیات از ماژول pyplot در Matplotlib استفاده میشود.
16. نمودار جعبه ای یا Box plot: از Matplotlib میتوان برای رسم انواع نمودار جعبه ای استفاده کرد.
17. و بسیاری از امکانات دیگر
در دوره آموزش Matplotlib موارد گفته شده و بسیاری از موارد دیگر آموزش داده خواهند شد.
در زیر برخی از مزایای Matplotlib آورده شده است:
با افزایش تقاضا برای تجزیهوتحلیل دادهها و علم داده، ابزارهایی مانند matplotlib برای مطالعه رفتار و الگوی دادهها موردنیاز است. از امروز، پایتون درزمینهٔ هوش مصنوعی، علم داده و تجزیهوتحلیل بر صنعت تسلط دارد. برای کسی که با پایتون آشنایی دارد، داشتن دانش کتابخانههایی مانند matplotlib به رشد حرفهای کمک میکند.
در دوره موزش Matplotlib، کتابخانه اصلی رسم در پایتون یعنی Matplotlib و تمام اطلاعات اولیه و تکمیلی آن در مورد انواع مختلف نمودارها برای تجزیهوتحلیل آماری که معمولاً استفاده میشود، موردبحث قرار داده خواهد شد.
همچنین در دوره آموزش Matplotlib نحوه سفارشی کردن شکل یا تغییر اندازه آن و همچنین نحوه تزئین طرحها با استفاده از آرگومانهای مختلف بحث خواهد شد.
بهعنوان متخصصان داده (ازجمله تحلیلگران داده، دانشمندان داده، مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وغیره) در برخی مواقع همه آنها باید دادهها را ترسیم کنند و یافتهها را ارائه دهند، بنابراین منبع برای یادگیری آن استفاده از دورههای آموزشی است که دوره آموزش Matplotlib یکی از بهترین دورههای آموزش Matplotlib در زبان فارسی بهحساب میآید.
1. رسم نمودار histogram در Matplotlib
2. رسم نمودارهای boxplot و violinplot در Matplotlib
3. رسم نمودارهای scatterplot و bubbleplot در Matplotlib
4. رسم نمودار correlogram در Matplotlib
5. رسم نمودارهای linechart و areachart در Matplotlib
6. رسم نمودارهای barplot و pieplot در Matplotlib
7. کدهای دوره آموزش Matplotlib
در دوره آموزش برنامهنویسی Matplotlib شما بهصورت کاملاً حرفهای با این کتابخانه قادر خواهید بود تعامل برقرار کنید و آن را در پروژههای کوچک و بزرگ خود به کار ببرید.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 12 امتیاز
5 نظرحمیدرضا حسینخانی، دانشآموخته مهندسی نرمافزار و کارشناسی ارشد هوش مصنوعی و رباتیک است.
او از سال ۹۲ بهعنوان مهندس نرمافزار وارد صنعت شد و همکاری با استارتاپهای خوشنام و در حال رشدی مثل ایراناپس، دیجیکالا، دیجی استایل، اسنپ و بامیلو در سمتهای مختلف مهندسی، مدیریت و مشاوره را در کارنامهی خود دارد.
ایشان بیش از ۱۰ سال از سوابق حرفهای خود را مشغول تدریس در کارگاههای مختلف برنامهنویسی، رباتیک و هوش مصنوعی در مدارس، پژوهشسراها، دانشگاهها و همینطور آموزشگاههایی چون لایتک دانشگاه صنعتی شریف، هواپیمایی هما و شبکه ملی مدارس ایران (رشد) بودهاست. همینطور منتور تعداد زیادی از تیمهای شرکتکننده در مسابقات مختلف برنامهنویسی، رباتیک و روبوکاپ و داور و برگزارکننده اولین دورهی مسابقات دانشآموزی برنامهنویسی موبایل در دانشگاه صنعتی شریف (Nadcup 2016) است.
او از نمایندگان بنیاد جهانی School of AI در ایران است که در زمینه ترویج و آموزش هوش مصنوعی به دانشجویان و استارتاپها فعالیت میکند. همچنین، ایشان از سال 99 به عنوان مدرس دروس دوره لیسانس دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف مشغول به کار شدهاست.
اطلاعات بیشتر