Введение
В этом практическом занятии вы пройдете пошаговый туториал по выполнению преобразований единиц измерения над массивами с маской с использованием Python Matplotlib.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Импорт библиотек
В этом шаге мы импортируем необходимые библиотеки для выполнения преобразований единиц измерения и построения графиков.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from basic_units import hertz, minutes, secs
Создание массива с маской
В этом шаге мы создадим массив с маской и применим маску к данным.
## create masked array
data = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
mask = (1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0)
xsecs = secs * np.ma.MaskedArray(data, mask, float)
Создание графиков
В этом шаге мы создадим три графика с использованием массива с маской и различных единиц измерения.
## create subplots
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, sharex=True)
## plot 1
ax1.scatter(xsecs, xsecs)
ax1.yaxis.set_units(secs)
## plot 2
ax2.scatter(xsecs, xsecs, yunits=hertz)
## plot 3
ax3.scatter(xsecs, xsecs, yunits=minutes)
## set labels
ax1.set_ylabel('Seconds')
ax2.set_ylabel('Hertz')
ax3.set_ylabel('Minutes')
ax3.set_xlabel('Time')
Отображение графиков
В этом шаге мы отобразим графики, созданные на предыдущем шаге.
## display plot
plt.show()
Резюме
В этом лабораторном занятии мы научились выполнять преобразования единиц измерения над массивами с маской с использованием Python Matplotlib. Мы создали массив с маской и применили маску к данным. Также мы создали три графика с использованием массива с маской с разными единицами измерения и отобразили их.