mpl-probscale: Echte Wahrscheinlichkeitsskalen für Matplotlib¶
https://github.com/matplotlib/mpl-probscale
Installation¶
Offizielle Veröffentlichungen¶
Offizielle Veröffentlichungen sind über den conda-forge-Kanal oder pip erhältlich
conda install mpl-probscale --channel=conda-forge
oder
pip install probscale
Entwicklungsversionen¶
Dies ist ein reines Python-Paket, daher ist das Bauen aus dem Quellcode auf allen Plattformen einfach
git clone [email protected]:matplotlib/mpl-probscale.git
cd mpl-probscale
pip install -e .
Schnellstart¶
Allein der Import von probscale ermöglicht die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsskalen in Ihren Matplotlib-Diagrammen
import matplotlib.pyplot as plt
import probscale
import seaborn
clear_bkgd = {'axes.facecolor':'none', 'figure.facecolor':'none'}
seaborn.set(style='ticks', context='notebook', rc=clear_bkgd)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.set_ylim(1e-2, 1e2)
ax.set_yscale('log')
ax.set_xlim(0.5, 99.5)
ax.set_xscale('prob')
seaborn.despine(fig=fig)
Tutorials¶
Tests¶
Am einfachsten lassen sich die Tests aus einer interaktiven Python-Sitzung ausführen
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import probscale
probscale.test()