Introdução matplotlib é uma biblioteca de plotagem 2D de python que produz números de qualidade de publicação em uma variedade de formatos impressos e ambientes interativos em plataformas. Matplotlib pode ser usado em scripts python, shell python e ipython (ala MATLAB reg ou Mathematica reg8224), servidores de aplicativos da web e seis ferramentas gráficas de interface de usuário. Matplotlib tenta facilitar coisas simples e difíceis. Você pode gerar gráficos, histogramas, espectros de energia, gráficos de barras, gráficos de erros, diagramas de dispersão, etc., com apenas algumas linhas de código. Para uma amostragem, veja as capturas de tela. Galeria de miniaturas e diretório de exemplos Para o planejamento simples da interface pyplot fornece uma interface semelhante ao MATLAB, particularmente quando combinada com o IPython. Para o usuário avançado, você possui controle total de estilos de linha, propriedades de fontes, propriedades de eixos, etc, através de uma interface orientada a objetos ou através de um conjunto de funções familiares aos usuários do MATLAB. John Hunter (1968-2012) Em 28 de agosto de 2012, John D. Hunter, criador de matplotlib, morreu por complicações decorrentes do tratamento do câncer, após uma breve mas intensa batalha com essa terrível doença. John é sobrevivido por sua esposa Miriam, suas três filhas Rahel, Ava e Clara, suas irmãs Layne e Mary, e sua mãe Sarah. Se você se beneficiou das muitas contribuições de Johns, fale obrigado da maneira que mais interessaria a ele. Considere fazer uma doação para a John Hunter Technology Fellowship. Documentação de instalação Esta é a documentação para matplotlib versão 1.5.3. Tentando aprender como fazer um determinado tipo de trama Verifique a galeria. exemplos. Ou a lista de comandos de traçado. Outros recursos de aprendizagem Existem muitos recursos de aprendizagem externos disponíveis, incluindo material impresso, vídeos e tutoriais. Precisa de ajuda O matplotlib é um projeto acolhedor e inclusivo, e tentamos seguir o Código de Conduta da Fundação Python Software em tudo o que fazemos. Verifique as faq. Os arquivos do api, arquivos da lista de discussão. E junte-se aos usuários de listas de discussão Matplotlib. Anuncie e desenvolva. Confira as questões matplotlib no stackoverflow. A ferramenta de pesquisa pesquisa toda a documentação, incluindo pesquisa de texto completo de mais de 350 exemplos completos que exercem quase todos os cantos do matplotlib. Você pode enviar bugs, patches e solicitações de recursos no rastreador github. Mas é uma boa idéia nos fazer ping também na lista de discussão. Para manter-se atualizado com o que está acontecendo no matplotlib, veja a nova página ou navegue no código-fonte. Qualquer coisa que possa exigir alterações no seu código existente é registrada no arquivo de alterações api. Existem vários kits de ferramentas add-on matplotlib. Incluindo uma escolha de dois métodos de projeção e mapeamento de mapas base e cartopy. Traçando 3d com mplot3d. Eixos e auxiliares de eixos em axesgrid. Várias interfaces de traçado de nível superior seaborn. Holoviews. Ggplot. e mais. Citar matplotlib matplotlib é criativo de John Hunter (1968-2012), que, juntamente com seus muitos contribuintes, colocaram uma quantidade e tempo de esforço imensos para produzir um software usado por milhares de cientistas em todo o mundo. Se matplotlib contribuir para um projeto que leva a uma publicação científica, reconheça este trabalho citando o projeto. Você pode usar esta entrada de citações pronta. Fonte aberta A licença matplotlib é baseada na licença Python Software Foundation (PSF). Existe uma comunidade de desenvolvedores ativa e uma longa lista de pessoas que fizeram contribuições significativas. Matplotlib está hospedado em Github. Problemas e solicitações de envio são acompanhados no Github também. MATLAB é uma marca comercial registrada da The MathWorks, Inc. 8224 Mathematica é uma marca registrada da Wolfram Research, Inc. copy Copyright 2002 - 2012 John Hunter, Darren Dale, Eric Firing, Michael Droettboom e a equipe de desenvolvimento matplotlib 2012 - 2014 O desenvolvimento matplotlib equipe. Última atualização em 19 de dezembro de 2016. Criado usando o Sphinx 1.4.3. Estou jogando em Python um pouco novamente e encontrei um livro limpo com exemplos. Um dos exemplos é traçar alguns dados. Eu tenho um arquivo. txt com duas colunas e eu tenho os dados. Eu planejei os dados bem, mas no exercício que diz: Modifique seu programa para calcular e traçar a média de execução dos dados, definida por: onde r5 neste caso (e o yk é a segunda coluna no arquivo de dados) . Peça ao programa que trace os dados originais e a média de corrida no mesmo gráfico. Até agora eu tenho isso: Então, como faço para calcular a soma Em Mathematica é simples desde a manipulação simbólica (Sumi, por exemplo), mas como calcular a soma em python, que leva cada dez pontos nos dados e a média, e faz isso Até o final dos pontos eu olhei para o livro, mas não encontrei nada que explicasse isso: o código da Heltonbikers fez o truque: D Muito obrigado :) Existe um problema com a resposta aceita. Eu acho que precisamos usar o válido em vez do mesmo aqui - retornar numpy. convolve (intervalo, janela, o mesmo). Como um exemplo, experimente a MA desse conjunto de dados 1,5,7,2,6,7,8,2,2,7,8,3,7,3,7,3,15,6 - o resultado Deve ser de 4,2,5,4,6,0,5,0,5,0,5,2,5,4,4,4,5,4,5,6,5,6,4,6,7.0,6.8. Mas ter o mesmo dá-nos uma saída incorreta de 2.6,3.0,4.2,5.4,6.0,5.0,5.0,5.2,5.4,4.4,5.4,5.6,5.6, 4.6,7.0,6.8,6.2,4.8 Código oxidado para tentar isso -: Tente com um válido amplificador e veja se a matemática faz sentido. Respondeu 29 de outubro 14 às 4:27 Haven39t tentou isso, mas eu vou olhar para ele, faz um tempo desde que eu fui codificado em Python. Ndash dingod 29 de outubro 14 às 7:07 dingod Por que não tenta rapidamente isso com o código oxidado (e o conjunto de dados de amostra (como uma lista simples), publiquei. Para algumas pessoas preguiçosas (como eu já estive no início) - está mascarando o fato de que a média móvel está incorreta. Provavelmente, você deveria considerar a edição de sua resposta original. Eu tentei isso apenas ontem e a verificação dupla me salvou face de parecer ruim em relatar ao nível Cxo. Tudo o que você precisa fazer é tentar Sua mesma média móvel uma vez com quotvalidquot e outra vez com quotsamequot - e uma vez que você está convencido me dê algum amor (aka-up-vote) ndash ekta 29 de outubro às 7:16
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