Kalit so‘zlar

HTML-faylga sessiyani saqlash
IPython QtConsole yordamida joriy seansda taqdim etilgan barcha kodlar va grafikalarni bitta HTML sahifaga o'tkazishingiz mumkin. Shunchaki yuqori menyudan File → Save to HTML/XHTML ni tanlang
Sizdan sessiyani ikkita formatning birida saqlash talab qilinadi: HTML va XHTML. Ikkala format orasidagi farq tasvirni siqish turiga bog'liq. Agar siz HTML-ni tanlasangiz, unda barcha rasmlar PNG-ga o'zgartiriladi. XHTML bo'lsa, SVG formati tanlanadi.
Ushbu misolda biz sessiyani HTML formatida my_session.html faylida saqlaymiz.
So’ngra dastur rasmlarni tashqi katalogda yoki to'g'ridan-to'g'ri matnda saqlash kerakligini so'raydi. Birinchi holatda, barcha rasmlar my_session_files papkasida saqlanadi, ikkinchisida esa, ular HTML-kodga joylashtiriladi
Grafikni rasm ko’rinishida saqlash
Shuningdek, grafikni barcha yozilgan kodlarni unutgan holda, rasm fayli ko’rinishida saqlash mumkin. Buning uchun savefig() funktsiyasi ishlatiladi. Argumentlarda siz kelajakdagi faylning kerakli nomini kiritishingiz kerak. Ushbu buyruq oxirida ya’ni barchasidan keyin kelishi ham muhimdir (aks holda bo'sh PNG fayli saqlanadi).
plt.axis([0,5,0,20])
plt.title('My first plot', fontsize=20, fontname='Times New Roman')
plt.xlabel('Counting', color='gray')
plt.ylabel('Square values',color='gray')
plt.text(1,1.5,'First')
plt.text(2,4.5,'Second')
plt.text(3,9.5,'Third')
plt.text(4,16.5,'Fourth')
plt.text(1.1,12,r'$y = x^2$', fontsize=20, bbox={'facecolor':'yellow','alpha':0.2})
plt.grid(True)
plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],'ro')
plt.plot([1,2,3,4],[0.8,3.5,8,15],'g^')
plt.plot([1,2,3,4],[0.5,2.5,4,12],'b*')
plt.legend(['First series','Second series','Third series'], loc=2)
plt.savefig('my_chart.png')
Fayl ishchi katalogda paydo bo'ladi. U my_chart.png deb nomlanadi va grafik rasmini o'z ichiga oladi.
Sana qiymatlarini boshqarish
Ma'lumotlarni tahlil qilishning eng muhim muammolaridan biri bu sana qiymatlari bilan ishlashdir. O'q bo’yicha(odatda x o'qida) sanani ko'rsatish ko'pincha muammoga aylanadi.
Ma'lumotlar bazasi bilan 8 ta nuqtani o'z ichiga olgan chiziqli grafikani misol qilib oling, bu yerda x o'qidagi har bir nuqta sanani quyidagi formatda aks ettiradi: kun-oy-yil.
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
events = [datetime.date(2015,1,23),
datetime.date(2015,1,28),
datetime.date(2015,2,3),
datetime.date(2015,2,21),
datetime.date(2015,3,15),
datetime.date(2015,3,24),
datetime.date(2015,4,8),
datetime.date(2015,4,24)]
readings = [12,22,25,20,18,15,17,14]
plt.plot(events,readings)
plt.show()
Bu holda belgilarni avtomatik ravishda joylashtirish haqiqiy falokatdir. Sanalarni o'qish qiyin, chunki ular orasida intervallar mavjud emas va ular bir-birining ustiga joylashgan.
Sanalarni boshqarish uchun vaqt shkalasini belgilashimiz kerak. Birinchidan, matplotlib.dates - ushbu turdagi sanalar bilan ishlashga mo'ljallangan modulni import qilishingiz kerak. Keyinchalik kunlar va oylar uchun shkalalar MonthLocator() va DayLocator() yordamida belgilanadi.
Bunday holda, formatlash muhim rol o'ynaydi va matnni bir-biriga ustma – ust tushmasligi uchun siz faqat oy - yilni qoldirib, belgilar sonini cheklashingiz kerak. Ushbu format DateFormatter() funktsiyasiga argument sifatida uzatiladi.
Shkalalar aniqlangandan so'ng (bittasi kunlar, bittasi oylar), siz xaxis ob'yekti uchun set_major_locator() va set_minor_locator() yordamida x o'qida ikki turdagi yorliqlarni belgilashingiz mumkin. set_major_formatter oy yorlig’i matni formatini aniqlash uchun ishlatiladi
Ushbu o'zgarishlarning barchasini sozlash orqali siz quyidagi rasmdagi kabi grafikani olishingiz mumkin.
import matplotlib.dates as mdates

months = mdates.MonthLocator()

days = mdates.DayLocator()
timeFmt = mdates.DateFormatter('%Y-%m')
events = [datetime.date(2015,1,23),
datetime.date(2015,1,28),
datetime.date(2015,2,3),
datetime.date(2015,2,21),
datetime.date(2015,3,15),
datetime.date(2015,3,24),
datetime.date(2015,4,8),
datetime.date(2015,4,24)]
readings = [12,22,25,20,18,15,17,14]
fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(events, readings)
ax.xaxis.set_major_locator(months)
ax.xaxis.set_major_formatter(timeFmt)
ax.xaxis.set_minor_locator(days)
plt.show()