Курс на Stepik
Обложка курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» на Stepik
680 ₽

Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python 4.919

Открыть на
STEPIK.ORG

Если перед тем как построить график, с использованием библиотеки Matplotlib, Вы тратите слишком много времени на то, чтобы понять, как это сделать, то этот курс точно для Вас. Курс для быстрого освоения возможностей библиотеки Matplotlib.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Учеников на курсе 858
Сертификаты, выданные на курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Сертификатов выдано 240
Отзывы о курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Отзывов получено 62
Рейтинг курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Рейтинг курса 4.919
Уроки в курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Количество уроков 27
Тесты в курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Количество квизов 102
Время прохождения курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Время прохождения курса
Стоимость курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Стоимость курса 680 ₽
Обновления курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Обновления курса
Дата публикации курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python»Последнее обновление

Содержание курса

Разделы в курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» 3 раздела Уроки в курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» 27 уроков Тесты в курсе «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» 102 теста Время прохождения курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» 4 ч. Последнее обновление курса «Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python» обн. 5 августа 2026

Настройки графиков

13 уроков
1. Вступление
2. Подготовка к работе с библиотекой matplotlib
3. plt.plot(). Строим первый график
4. plt.grid(). Отображаем сетку
5. plt.title(). Создаём заголовок графика
6. plt.xlabel(), plt.ylabel(). Присваиваем названия осям
7. plt.xlim(), plt.ylim()
8. plt.xticks(), plt.yticks()
9. Ширина, цвет и типы линий графика
10. Варианты отображения точек на графике
11. Строим несколько линий на одном графике
12. plt.legend(). Отображаем легенду на графике
13. plt.subplot()

Объектно-ориентированный подход к созданию графиков

7 уроков
1. figure(), axes(). Наносим координатные оси на график
2. Строим график
3. Легенда, линии сетки и цвет фона
4. Заголовок, названия и размерности осей
5. tick_params()
6. subplots()
7. GridSpec

Типы графиков

7 уроков
1. scatter
2. bar, barh
3. hist
4. boxplot
5. pie
6. stackplot
7. Заключение