Курс Python → Построение графиков в терминале с bashplotlib
bashplotlib — это удобный инструмент для построения графиков непосредственно в терминале с использованием Python. Он предоставляет возможность создавать простые графики прямо из командной строки, что может быть удобно при работе в среде без графического интерфейса. Для работы с bashplotlib необходимо установить его через pip и импортировать соответствующие модули в свой скрипт Python.
Для удобства использования bashplotlib можно создать функцию-обёртку, которая упростит процесс построения графиков. Такая функция позволит легко настраивать различные параметры графика, такие как тип, цвет, масштаб и т.д. Это делает процесс создания графиков более гибким и удобным.
def plot_graph(data):
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(data)
plt.show()
Пример простой функции-обёртки для построения графика с использованием bashplotlib приведен выше. В данном случае используется библиотека matplotlib для построения графика на основе переданных данных. После выполнения этой функции в терминале будет отображен график на основе введенных данных.
Таким образом, bashplotlib представляет собой удобный инструмент для создания графиков прямо в терминале с помощью Python. Создание функции-обёртки позволяет упростить процесс работы с библиотекой и настроить графики под конкретные потребности. Это делает визуализацию данных более доступной и удобной для пользователей, работающих в среде командной строки.
Другие уроки курса "Python"
- Импорт объектов из модулей
- Проектирование Singleton с метаклассом
- Расчет времени выполнения
- Управление импортом в Python
- Функциональное программирование.
- Оператор «not» в Python
- Проверка дубликатов в Python
- Очистка входных данных
- Python UserString — создание подклассов строк
- Отправка HTTP-запросов с User-Agent
- Поиск индексов в списке
- Сортировка и обратный порядок
- Работа с аргументами командной строки
- Поиск всех индексов подстроки
- Оператор обр. импликации
- Создание обратного итератора
- Удаление ключа из словаря
- Извлечение данных из JSON
- Гибкие функции Python
- Управление памятью в numpy.
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Распаковка с оператором *
- Получение обратного списка чисел
- Метод ifloordiv для пользовательских классов
- discard() — удаление элемента из множества
- Запуск файлового сервера
- Создание и операции с дробями
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Декораторы в Python
- Оценка точности модели
- Проверка кортежей.
- Создание вложенных циклов for
- Использование *args
- Потоковый ввод в Python
- Функция zip() для объединения списков
- Капитализация строк
- Создание словарей с defaultdict()
- Транспонирование матрицы
- Обработка исключений
- Работа со слайсами
- Работа с процессами в Python
- Ускорение кода с помощью векторизации
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Декоратор Ajax required
- Работа с контекстными менеджерами
- Асинхронный код в Python















