BON recommandation de documentation matplotlib

Question

Je suis nouveau sur Matplotlib et, après avoir lu la documentation officielle, je suis assez frustré.

Quelqu'un pourrait-il avoir la gentillesse de recommander la documentation, le manuel d'utilisation ou le didacticiel de GOOD pour apprendre matplotlib, compréhensible peut-être?

Merci!

Answer 1

Des mois plus tard, pas de réponse, mais un assez long commentaire:

Il existe différents types de doc, pour différentes personnes et différentes tâches. Oui Matplotlib a beaucoup d'exemples;
mais où est un ensemble cohérent, structuré, 10 pages avec des photos et des liens ?
La page principale matplotlib.sourceforge.net commence avec une liste alphabétique de ~ 100 parcelle de commandes, acorr .. ylabel; pas tellement, hmm, structuré. Sans structure, sans vue d'ensemble, vous êtes réduit à googler, ou de marcher à travers les années de matplotlib-mails des utilisateurs, ou par le biais de la 400 stackoverflow.com/questions/tagged/matplotlib.

Qui a des liens vers structuré doc pour d'autres de la parcelle libs, que Matplotlib pourrait prendre une feuille ?

Ajouté: voir aussi
Mise en route Avec Matplotlib de la Bibliothèque de Classe OO : 3 pages, pour les programmeurs;
D. J. Raymond de Matplotlib tutoriel , 11 pages.

scipy-conférences sur matplotlib, 22 pages.
Seaborn, "un Python bibliothèque de visualisation basé sur matplotlib. Son objectif principal est de fournir une description concise de haut niveau de l'interface pour dessiner des graphiques statistiques qui sont à la fois instructif et attrayant."

Answer 2

Le meilleur Matplotlib la documentation que j'ai trouvé pour l'instant est Nicolas P. Rougier de Matplotlib tutoriel de Euroscipy 2012. Il est accessible pour le débutant, mais couvre aussi des astuces intéressantes comme l'annotation d'un complot.

Je recommande aussi le Chapitre 8 - le Traçage et la Visualisation de Wes McKinney du Python pour l'Analyse des Données.

Answer 3

scipy.org a un "livre de recettes" qui montre quelques exemples avec Matplotlib: http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/

Showmedo propose un didacticiel vidéo pour vous aider à démarrer ici: http://showmedo.com/videotutorials/video?name=7200090&fromSeriesID=720

Answer 4

Il y a le livre, Matplotlib pour les Développeurs Python.

À mon avis, il pourrait être utile de faire, mais cela dépend d'où vous venez et ce que vous voulez. Comme prévu, toutes les infos dans le livre peut être trouvé en ligne, et le livre n'a rien fait de particulièrement brillant. Pourtant, bien que je me sente assez à l'aise avec matplotlib maintenant, si j'ajoute tout le temps que j'ai passé à essayer de suivre les choses en ligne, je pense que ce livre m'aurait évité de suffisamment de temps pour justifier son prix. Surtout, pour moi, l'avantage aurait été que quand je suis coincé sur quelque chose, souvent, je sais que la section d'un livre que je dois lire, mais pas la façon de poser la bonne question ou la droite de mots clés de google. Les tutoriels sont généralement trop court, la documentation complète est généralement trop long, et parfois un livre est juste, même si ce n'est pas un grand livre.

Answer 5

J'ai trouvé Benjamin de la Racine "l'Anatomie de Matplotlib" tutoriel de SciPy 2013 très utile pour avoir une vue d'ensemble de Matplotlib. Vous pouvez rechercher des tutoriels vidéos sur YouTube (en 3 parties, le temps total de près de 3 heures) et de télécharger l'accompagnement iPython cahiers de Benjamin dépôt GitHub.

Plus précisément, le cours traite de ce que sont les objets principaux de Matplotlib, leur rôle dans le système de choses, et les ruses et les pièges. Par exemple, il explique à peu près Matplotlib est une architecture orientée objet, ce que les chiffres et les axes sont et comment ils sont utilisés. Il explique aussi les nuances de choses, telles que la distinction entre le traçage à l'aide de pylab vs pyplot et pourquoi ce dernier est généralement préféré. J'ai trouvé des morceaux de tels renseignements vraiment utiles, depuis que j'ai principalement utilisé Matplotlib dans iPython avec le pylab option et présume qu'ils étaient les mêmes.