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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Импорт объектов из модулей
  2. Проектирование Singleton с метаклассом
  3. Расчет времени выполнения
  4. Управление импортом в Python
  5. Функциональное программирование.
  6. Оператор «not» в Python
  7. Проверка дубликатов в Python
  8. Очистка входных данных
  9. Python UserString — создание подклассов строк
  10. Отправка HTTP-запросов с User-Agent
  11. Поиск индексов в списке
  12. Сортировка и обратный порядок
  13. Работа с аргументами командной строки
  14. Поиск всех индексов подстроки
  15. Оператор обр. импликации
  16. Создание обратного итератора
  17. Удаление ключа из словаря
  18. Извлечение данных из JSON
  19. Гибкие функции Python
  20. Управление памятью в numpy.
  21. Просмотр атрибутов и методов класса
  22. Распаковка с оператором *
  23. Получение обратного списка чисел
  24. Метод ifloordiv для пользовательских классов
  25. discard() — удаление элемента из множества
  26. Запуск файлового сервера
  27. Создание и операции с дробями
  28. Форматирование объектов с модулем pprint
  29. Декораторы в Python
  30. Оценка точности модели
  31. Проверка кортежей.
  32. Создание вложенных циклов for
  33. Использование *args
  34. Потоковый ввод в Python
  35. Функция zip() для объединения списков
  36. Капитализация строк
  37. Создание словарей с defaultdict()
  38. Транспонирование матрицы
  39. Обработка исключений
  40. Работа со слайсами
  41. Работа с процессами в Python
  42. Ускорение кода с помощью векторизации
  43. Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
  44. Вставка переменных в шаблоны Flask
  45. Декоратор Ajax required
  46. Работа с контекстными менеджерами
  47. Асинхронный код в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний