I am thinking to do a “heatmap” of the muscles of the human body using #matplotlib. The idea is to have strength workouts point at different muscles and show that dynamically using matplotlib (see image). Maybe nuts not sure yet…

I was thinking to convert the #png to #svg and then with svgpath2mpl parse it to a matplotlib path (not sure yet if I can do more than one path) :

https://petercbsmith.github.io/marker-tutorial.html

Now, is there a better/easier way?

#python #svg #data #dataviz

It has been nearly two weeks since the World Chess Championship challengers were determined at the Candidates tournament in Cyprus. But what path did 🇮🇳 Vaishali Rameshbabu and 🇺🇿 Javokhir Sindarov take on their path to qualifying?

🇳🇱 Anish Giri's second place score in the open (+3) would have been enough to win the event in the women's section.

#Chess #FIDE #FIDECandidates #CandidatesTournament #Cyprus #graph #graphs #matplotlib

Matplotlib для самых маленьких: от пустого окна до красивого графика

Каждый, кто начинал визуализировать данные на Python, сталкивался с этим: берешь кусок кода со StackOverflow, пытаешься подвинуть легенду или добавить вторую ось, и внезапно весь график ломается. А главное — почему одни пишут plt.plot(), а другие ax.plot()? Какой синтаксис правильный? В этом туториале мы не просто нарисуем пару линий. Мы заглянем под капот Matplotlib и разберем «анатомию» графиков на простых примерах. Вы поймете разницу между процедурным и объектно-ориентированным подходом, научитесь кастомизировать основные типы визуализаций и навсегда избавитесь от ошибки «белого квадрата» при сохранении файлов.

https://habr.com/ru/articles/1028868/

#matplotlib #python #python3 #python_для_начинающих #python_3 #визуализация #графики

Matplotlib для самых маленьких: от пустого окна до красивого графика

1. Введение Знакомство с визуализацией данных на Python почти всегда начинается с Matplotlib. И чаще всего это знакомство приносит боль. Открываешь официальную документацию — перед тобой...

Хабр

Simone Conradi, Theoretical physics PhD
Università degli Studi di Genova

Roots of a parametric polynomial.

Made with #Python #NumPy and #Matplotlib

#Día22 | Series de Tiempo – Nueva Herramienta | #30DayChartChallenge | Precio histórico del aceite de palma. Creada usando #Python con #io, #pandas, #numpy y #matplotlib

Как я научил торгового бота рисовать свечные графики и перестал спамить текстом

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ

https://habr.com/ru/companies/beeline_cloud/articles/1026056/

#python #websocket #trading_bot #telegram_bot #aiogram #matplotlib #финансовые_данные #кеширование

Как я научил торгового бота рисовать свечные графики и перестал спамить текстом

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud . Сегодня расскажу о разработке...

Хабр

Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике Seaborn, и вам приходилось судорожно лезть в Jupyter писать новые фильтры, потому что график — это просто статичная картинка? Знакомая боль. А теперь представьте: вы пишете всего одну строчку кода, и график оживает прямо в браузере. Наводите курсор — появляются точные цифры. Выделяете область мышкой — график приближается. Кликаете по легенде — скрываются лишние данные. Всё это умеет Plotly.

https://habr.com/ru/articles/1025868/

#python #plotly #plotly_express #визуализация_данных #анализ_данных #интерактивные_графики #matplotlib #seaborn #дашборды #tutorial

Интерактивные графики в Python: Изучаем основные фишки Plotly

1. Введение Помните, как вы в очередной раз гуглили, как повернуть подписи осей в Matplotlib на 45 градусов? Или как на созвоне вас просили объяснить «вон ту аномальную точку» на красивом графике...

Хабр
This abstract piece visualizes the Aizawa attractor, a chaotic differential equation system from theoretical physics. Unlike the famous Lorenz attractor (butterfly), Aizawa generates fractal, flower-like structures under specific parameters.

Technical: 80,000 time steps, 3D phase space projection, custom colormapping along trajectories. Generative Art meets Chaos Theory, no AI, just ODEs and Python.

#generativeart #chaostheory #differentialequations #abstractart #aizawa #mathart #creativecoding #pythonart #fractalbloom #nonlineardynamics #scipy #matplotlib