Раздел «Язык Си».PythonGraphs:

Построение графиков в Python

Документация и учебники по Mathplotlib

Nicolas P. Rougier

Простой график.

Построим график функции y = x3+5x2+10 и ее производных y' и y" при х от -5 до 2.

IDEA! xn записывается как x**n

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 2, 100)                     # от -5 до 2 сделать 100 точек
y1 = x**3 + 5*x**2 + 10                         # y1 - тоже много точек
y2 = 3*x**2 + 10*x
y3 = 6*x + 10

fig, ax = plt.subplots()                        # будет 1 график, на нем:
ax.plot(x, y1, color="blue", label="y(x)")      # функция y1(x), синий, надпись y(x)
ax.plot(x, y2, color="red", label="y'(x)")      # функция y2(x), красный, надпись y'(x)
ax.plot(x, y3, color="green", label="y''(x)")   # функция y3(x), зеленый, надпись y''(x)
ax.set_xlabel("x")                              # подпись у горизонтальной оси х
ax.set_ylabel("y")                              # подпись у вертикальной оси y
ax.legend()                                     # показывать условные обозначения

plt.show()                                      # показать рисунок
fig.savefig('1.png')                            # сохранить в файл 1.png

1.png

Import

Короткие имена

Если для работы нужен пакет (package, library) numpy (работа с векторами), то его нужно подключить к файлу

import numpy
numpy.cos(x)    # берем функцию cos именно из библиотеки numpy (а не из math.cos)

Чтобы писать меньше, придумываем короткое имя пакета

import numpy as np
np.cos(x)

Нужные import

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D  # если рисуем 3D графики
import numpy as np
import sympy

Интерпретатор или запуск файла

Работа в интерпретаторе

IDEA! Для работы в IPython или Qtconsole нужно написать в начале (включить построение графиков в тетрадь).

In [1]: %matplotlib inline

Для построения графиков не в тетради, а в файле в формате png нужно написать

In [1]: %config InlineBackend?.figure_format='png'

Писать plt.show() или plt.draw() не нужно.

Выполнение программы

В конце кода обязательно должно стоять или plt.show() (показать интерактивный график) или fig.savefig('1.png') (сохранить в файле с именем 1.png).

Как получить график в repl.it

import matplotlib as mpl
mpl.use('Agg')

fig.savefig('1.png')

Полный код программы для repl.it

import matplotlib as mpl                        
mpl.use('Agg')                                  # Не рисовать на экране
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 2, 100)                     # от -5 до 2 сделать 100 точек
y1 = x**3 + 5*x**2 + 10                         # y1 - тоже много точек
y2 = 3*x**2 + 10*x
y3 = 6*x + 10

fig, ax = plt.subplots()                        # будет 1 график, на нем:
ax.plot(x, y1, color="blue", label="y(x)")      # функция y1(x), синий, надпись y(x)
ax.plot(x, y2, color="red", label="y'(x)")      # функция y2(x), красный, надпись y'(x)
ax.plot(x, y3, color="green", label="y''(x)")   # функция y3(x), зеленый, надпись y''(x)
ax.set_xlabel("x")                              # подпись у горизонтальной оси х
ax.set_ylabel("y")                              # подпись у вертикальной оси y
ax.legend()                                     # показывать условные обозначения

#plt.show()                                     # показать рисунок - не нужно
fig.savefig('1.png')                            # сохранить в файл 1.png

Введение в Numpy

Numpy (numeric python) - библиотека работы с числами.

В ней задаются наборы точек для построения графиков.

Задаем набор точек

x = np.arange([1, 2, 3, 5, 7, 10, 15]) 
x = np.arange(-10, 10.01, 0.01)  # от -10 до 10.01 с шагом 0.01 (>1000 точек)
x = np.linspace(-5, 2, 100)      # от -5 до 2 сделать 100 точек

Константы и функции numpy

numpy Математика
np.pi Число pi
np.e Число e
np.cos Косинус
np.sin Синус
np.tan Тангенс
np.acos Арккосинус
np.asin Арксинус
np.atan Арктангенс
np.exp Экспонента
np.log Логарифм натуральный
np.log10 Логарифм десятичный
np.sqrt x1/2

Термины

Figure (рисунок), axes (оси)

fig, ax - это описание рисунка (figure) и осей (axes).

axis - ось (1), axes - оси (много).

Axes определяет область, где будем рисовать.

Figure имеет координаты (0,0) в левом нижнем углу и (1,1) в правом верхнем углу. Оси можно сделать не на весь рисунок, а на часть и добавить подписи.

figsize=(8, 2.5) определяет размер и масштаб рисунка.

fig.savefig("1a.png", dpi=100, facecolor="#f1f1f1") - сохранить в файл 1a.png с разрешением 100 dpi (значит, при figsize=(8, 2.5) рисунок будет 8*100=800 на 2.5*100=250 pixel).

# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(8, 2.5), facecolor="#f1f1f1")

# axes coordinates as fractions of the canvas width and height
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 # задаем значения переменных
ax = fig.add_axes((left, bottom, width, height), axisbg="#e1e1e1")

x = np.linspace(-2, 2, 1000)
y1 = np.cos(40 * x)
y2 = np.exp(-x**2)

ax.plot(x, y1 * y2)
ax.plot(x, y2, 'g')
ax.plot(x, -y2, 'g')
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")

plt.show()
fig.savefig("1a.png", dpi=100, facecolor="#f1f1f1")

1a.png

Термины

Описание линий и маркеров

Синяя линия шириной 3 пикселя, линия как ---- и точки отмечены треугольниками.

ax.plot(x, y, color='b', linewidth=3, linestyle='--', markerstyle='v')

Legend (описание)

ax.legend(ncol=4, loc=3, bbox_to_anchor=(0, 1))

Axis labels and titles (надписи у осей и заголовки)

ax.set_xlabel("x", labelpad=5, fontsize=18, fontname='serif', color="blue")
ax.set_ylabel("f(x)", labelpad=15, fontsize=18, fontname='serif', color="blue")
ax.set_title("axis labels and title example", fontsize=16,
                            fontname='serif', color="blue")

Подключить русские буквы (не-латинские буквы, иероглифы)

Если вы хотите, чтобы надписи были на русском, а вместо них показываются непонятные символы, то, вероятно, у вас выбран фонт без поддержки нужных букв.

Можно в каждом вызове set_title и set_xlabel, set_ylabel указывать фонт явно, а можно указать нужный фонт в начале программы.

Один раз указываем фонт:

from matplotlib import rc
font = {'family': 'verdana',  # вот это название шрифта, если у вас другой шрифт для нужных букв, пишите правильное имя шрифта
        'weight': 'normal',
        # 'size': 14         можно указать еще размер символов в points
        }
rc('font', **font)        

Потом его используем много раз в разных графиках (в функциях оставлены только обязательные параметры).

ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("f(x)")
ax.set_title("axis labels and title example")

Axis range (диапазоны осей)

ax.set_xlim(-5, 35)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.axis('tight')
ax.axis('equal')

Axis ticks, tick labels

ax1.set_xticks([-5, 0, 5])
ax1.set_yticks([-1, 0, 1])

ax2.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(4))
ax2.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator([-1, 0, 1]))
ax2.xaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(8))
ax2.yaxis.set_minor_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(8))

ax3.set_xticks([-2 * np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2 * np.pi])
ax3.set_xticklabels(['$-2\pi$', '$-\pi$', 0, r'$\pi$', r'$2\pi$'])

Поставить ticks, подписать около них labels, вариант через plt (а не оси).

plt.xticks([-2 * np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2 * np.pi], ['$-2\pi$', '$-\pi$', 0, r'$\pi$', r'$2\pi$'])

Grid (решетка)

axes[0].set_title("default grid")
axes[0].grid()

axes[1].set_title("major/minor grid")
axes[1].grid(color="blue", which="both", linestyle=':', linewidth=0.5)

axes[2].set_title("individual x/y major/minor grid")
axes[2].grid(color="grey", which="major", axis='x', linestyle='-', linewidth=0.5)
axes[2].grid(color="grey", which="minor", axis='x', linestyle=':', linewidth=0.25)
axes[2].grid(color="grey", which="major", axis='y', linestyle='-', linewidth=0.5)

Логарифмическая шкала

Для всего рисунка

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

Для одного графика (другие графики на рисунке могут иметь обычную шкалу)

ax.set_xscale('log')
ax.set_yscale('log')

Разные шкалы оси Y для разных графиков (twinx)

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 4))

r = np.linspace(0, 5, 100)
a = 4 * np.pi * r ** 2 # area
v = (4 * np.pi / 3) * r ** 3 # volume

ax1.set_title("surface area and volume of a sphere", fontsize=16)
ax1.set_xlabel("radius [m]", fontsize=16)

ax1.plot(r, a, lw=2, color="blue")
ax1.set_ylabel(r"surface area ($m^2$)", fontsize=16, color="blue")
for label in ax1.get_yticklabels():
  label.set_color("blue")

ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(r, v, lw=2, color="red")
ax2.set_ylabel(r"volume ($m^3$)", fontsize=16, color="red")
for label in ax2.get_yticklabels():
  label.set_color("red")

plt.show()
fig.savefig('twinx.png')

Несколько областей графиков

По умолчанию создаётся одно графическое окно figure(1) и одна графическая область subplot(111) в этом окне.

Команда subplot позволяет разбить графическое окно на несколько областей.

Она имеет три параметра: nrows, ncols, nplot.
nrows - количество строк;
ncols - количество столбцов;
nplot - номер области (от 1 до nrows*ncols).

Если nrows*ncols<10, то можно писать без запятой nrows, ncols, nplot.
Можно subplot(2,2,1), а можно subplot(221).

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-10, 10.01, 0.01)  # от -10 до 10.01 с шагом 0.01 (>1000 точек)
t = np.arange(-10, 11, 1)   # от -10 до 11 с шагом 1 (20 точек)

fig = plt.figure()

#subplot 1
plt.subplot(221)            # первая область
plt.plot(x, np.sin(x))      # sin(x) на [-10, 10] цветом по умолчанию
plt.title(r'$\sin(x)$')     # заголовок "sin(x)"
plt.grid(True)              # рисовать решетку

#subplot 2
plt.subplot(222)            # вторая область
plt.plot(x, np.cos(x), 'g') # cos(x) на [-10, 10] зеленая линия
plt.axis('equal')           # одинаковый масштаб по осям Х и Y
plt.grid(True)              # рисовать решетку
plt.title(r'$\cos(x)$')     # заголовок "cos(x)"

#subplot 3
plt.subplot(223)            # третья область
plt.plot(x, x**2, t, t**2, 'ro') # 2 графика, первый линией, второй красными кругами
plt.title(r'$x^2$')         # заголовок "x2"
                            # решетки нет

#subplot 4
plt.subplot(224)            # четвертая область
plt.plot(x, x)              # прямая y=x
                            # оси с подписями нарисовать
                            # левую в центре
plt.subplot(224).spines['left'].set_position('center')
                            # нижнюю в центре
plt.subplot(224).spines['bottom'].set_position('center')
plt.title(r'$x$')           # заголовок "x"

plt.show()
fig.savefig('2.png')

Вариант с squeeze=False

Можно обращаться ax[0,0], ax[0,1], ax[1,0], ax[1,1], если вызвать subplots с параметром squeeze=False

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(-10, 10.01, 0.01)  # от -10 до 10.01 с шагом 0.01 (>1000 точек)
t = np.arange(-10, 11, 1)   # от -10 до 11 с шагом 1 (20 точек)

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(8,8), sharex=True, squeeze=False)
                                # sharex=True общие оси Х для верхних и нижних графиков,
                                # но оси У для правых и левых графиков - разные
                                # squeeze=False возвращает массив осей ax, 
                                # обращаемся ax[0,0], ax[0,1], ax[1,0], ax[1,1]

#subplot 1
ax[0,0].plot(x, np.sin(x))      # sin(x) на [-10, 10] цветом по умолчанию
ax[0,0].set_title(r'$\sin(x)$') # заголовок "sin(x)"
ax[0,0].grid(True)              # рисовать решетку

#subplot 2
ax[0,1].plot(x, np.cos(x), 'g') # cos(x) на [-10, 10] зеленая линия
ax[0,1].axis('equal')           # одинаковый масштаб по осям Х и Y
ax[0,1].grid(True)              # рисовать решетку
ax[0,1].set_title(r'$\cos(x)$') # заголовок "cos(x)"

#subplot 3
ax[1,0].plot(x, x**2, t, t**2, 'ro') # 2 графика, первый линией, второй красными кругами
ax[1,0].set_title(r'$x^2$')     # заголовок "x2"
                                # решетки нет

#subplot 4
ax[1,1].plot(x, x)              # прямая y=x
                                # оси с подписями нарисовать
                                # левую в центре
ax[1,1].spines['left'].set_position('center')
                                # нижнюю в центре
ax[1,1].spines['bottom'].set_position('center')
ax[1,1].set_title(r'$x$')       # заголовок "x"

ax[1, 0].set_xlabel("x")        # подписи у осей (не все графики)
ax[0, 0].set_ylabel("y")
ax[1, 0].set_ylabel("y")

# красиво расположить области с отступами 
plt.subplots_adjust(left=0.1, right=0.95, bottom=0.1, top=0.95, wspace=0.1,
hspace=0.2)

plt.show()
fig.savefig('2a.png')

Полярная система координат

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(111, polar=True)        # Полярная система координат

phi = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)   # угол phi - массив от от 0 до 2*pi с шагом 0.01
rho = 2*phi                         # расстояние от центра 2*phi
plt.plot(phi, rho, lw=2)            # график rho(phi), толщина линии (line width) 2
plt.show()

2D график в параметрической форме x(t) и y(t)

Окружность можно задать как x(t) = r*sin(t), y(t) = r*cos(t), где t от 0 до 2π

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)          # угол t от 0 до 2pi с шагом 0.01
r = 4                                    # радиус 4

plt.plot(r*np.sin(t), r*np.cos(t), lw=3) # x и у задаем как numpy функции от t
plt.axis('equal')                        # масштаб осей Х и У одинаковый (чтобы круг не был овалом)

plt.show()

3D графики

3D axes можно получить разными способами.

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax = axes3d.Axes3D(plt.figure())

Или в add_subplot задать projection='3d'

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

axes из Axes3D

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax = axes3d.Axes3D(plt.figure())

Полный код

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax = axes3d.Axes3D(plt.figure())

i = np.arange(-1, 1, 0.01)
X, Y = np.meshgrid(i, i)
Z = X**2 - Y**2

ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)

plt.show()

projection='3d'

В примере показаны разные типы 3D графиков: заливка (surface), каркас (wireframe) и проекции (contour)

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = y = np.linspace(-3, 3, 74)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(4 * R) / R

fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(14, 4), subplot_kw=dict(projection='3d'))

# subplot0 - surface

norm = mpl.colors.Normalize(-abs(Z).max(), abs(Z).max())

p = ax[0].plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, linewidth=0,
antialiased=False, norm=norm, cmap=mpl.cm.Blues)
cb = fig.colorbar(p, ax=ax[0], shrink=0.6)

ax[0].set_xlabel("$x$", fontsize=16)
ax[0].set_ylabel("$y$", fontsize=16)
ax[0].set_zlabel("$z$", fontsize=16)

# subplot1 - wireframe

ax[1].plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=2, cstride=2, color="darkgrey")
ax[1].set_title("plot_wireframe")
# no ticks
ax[1].set_xticks([])
ax[1].set_yticks([])
ax[1].set_zticks([])

# subplot2
ax[2].contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=0, norm=norm, cmap=mpl.cm.Blues)
ax[2].contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=3, norm=norm, cmap=mpl.cm.Blues)
ax[2].set_title("contour")
ax[2].set_xlabel("$x$", fontsize=16)
ax[2].set_ylabel("$y$", fontsize=16)
ax[2].set_zlabel("$z$", fontsize=16)

plt.show()
fig.savefig("5b0.png", dpi=100)  # results in 4*160x4*120 px image

Задаем функцию Z(X,Y) в отдельной функции, заливка

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# отдельная функция, в которой задаются x, y, z
def makeData():
        x = np.arange(-10, 10, 0.1)
        y = np.arange(-10, 10, 0.1)
        xgrid, ygrid = np.meshgrid(x, y)
        zgrid = np.sin(xgrid)*np.sin(ygrid)/(xgrid*ygrid)
        return xgrid, ygrid, zgrid

# вызов этой функции и дальше рисуем 3D график
x, y, z = makeData()

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, cmap=cm.jet)

plt.show()
fig.savefig('5c.png')

Диаграммы

http://matplotlib.org/users/screenshots.html

Круговая диаграмма (pie)

import matplotlib.pyplot as plt

# Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise:
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal')  # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.

plt.show()

Столбцы

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n_groups = 5

means_men = (20, 35, 30, 35, 27)
std_men = (2, 3, 4, 1, 2)

means_women = (25, 32, 34, 20, 25)
std_women = (3, 5, 2, 3, 3)

fig, ax = plt.subplots()

index = np.arange(n_groups)
bar_width = 0.35

opacity = 0.4
error_config = {'ecolor': '0.3'}

rects1 = plt.bar(index, means_men, bar_width,
                 alpha=opacity,
                 color='b',
                 yerr=std_men,
                 error_kw=error_config,
                 label='Men')

rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_women, bar_width,
                 alpha=opacity,
                 color='r',
                 yerr=std_women,
                 error_kw=error_config,
                 label='Women')

plt.xlabel('Group')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(index + bar_width / 2, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E'))
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()

Bar stacked

То же самое, но рисуем столбцы не рядом, а один над другим (оцениваем еще и сумму).

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/bar_stacked.html

# a stacked bar plot with errorbars
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
menStd = (2, 3, 4, 1, 2)
womenStd = (3, 5, 2, 3, 3)
ind = np.arange(N)    # the x locations for the groups
width = 0.35       # the width of the bars: can also be len(x) sequence

p1 = plt.bar(ind, menMeans, width, color='#d62728', yerr=menStd)
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width,
             bottom=menMeans, yerr=womenStd)

plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))

plt.show()

Горизонтальная диаграмма

http://matplotlib.org/examples/lines_bars_and_markers/barh_demo.html

"""
Simple demo of a horizontal bar chart.
"""
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcdefaults()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


plt.rcdefaults()
fig, ax = plt.subplots()

# Example data
people = ('Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim')
y_pos = np.arange(len(people))
performance = 3 + 10 * np.random.rand(len(people))
error = np.random.rand(len(people))

ax.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center',
        color='green', ecolor='black')
ax.set_yticks(y_pos)
ax.set_yticklabels(people)
ax.invert_yaxis()  # labels read top-to-bottom
ax.set_xlabel('Performance')
ax.set_title('How fast do you want to go today?')

plt.show()

-- TatyanaDerbysheva - 11 Feb 2017

Attachment sort Action Size Date Who Comment
1.png manage 41.1 K 11 Feb 2017 - 23:32 TatyanaDerbysheva  
figure.png manage 7.0 K 11 Feb 2017 - 23:59 TatyanaDerbysheva  
1a.png manage 50.9 K 12 Feb 2017 - 00:16 TatyanaDerbysheva  
replit.png manage 21.7 K 12 Feb 2017 - 19:52 TatyanaDerbysheva  
2.png manage 53.8 K 12 Feb 2017 - 20:39 TatyanaDerbysheva  
3.png manage 66.5 K 12 Feb 2017 - 21:02 TatyanaDerbysheva  
4.png manage 25.7 K 12 Feb 2017 - 21:09 TatyanaDerbysheva  
2a.png manage 59.4 K 12 Feb 2017 - 21:40 TatyanaDerbysheva  
5.png manage 202.8 K 12 Feb 2017 - 21:50 TatyanaDerbysheva  
5b0.png manage 141.0 K 12 Feb 2017 - 23:45 TatyanaDerbysheva 3D surface, wireframe, contour
5c.png manage 198.2 K 13 Feb 2017 - 00:01 TatyanaDerbysheva  
pie.png manage 29.2 K 13 Feb 2017 - 00:16 TatyanaDerbysheva  
barchat.png manage 15.7 K 13 Feb 2017 - 00:20 TatyanaDerbysheva  
axis_property.png manage 76.2 K 13 Feb 2017 - 00:50 TatyanaDerbysheva  
ticks.png manage 47.8 K 13 Feb 2017 - 00:50 TatyanaDerbysheva  
twinx.png manage 42.1 K 13 Feb 2017 - 00:50 TatyanaDerbysheva  
legend_loc.png manage 53.0 K 13 Feb 2017 - 00:57 TatyanaDerbysheva  
legend_out.png manage 83.3 K 13 Feb 2017 - 00:58 TatyanaDerbysheva  
bar_stacked1.png manage 16.2 K 13 Feb 2017 - 22:36 TatyanaDerbysheva  
barh_demo.png manage 14.4 K 13 Feb 2017 - 22:37 TatyanaDerbysheva  
ticks_terms.png manage 15.0 K 13 Feb 2017 - 23:18 TatyanaDerbysheva  
grid.png manage 111.9 K 13 Feb 2017 - 23:18 TatyanaDerbysheva  
line_styles_reference.png manage 4.7 K 26 Feb 2017 - 12:25 TatyanaDerbysheva  
marker_reference_00.png manage 12.2 K 26 Feb 2017 - 12:25 TatyanaDerbysheva  
marker_reference_01.png manage 13.3 K 26 Feb 2017 - 12:26 TatyanaDerbysheva  
named_colors.png manage 144.5 K 26 Feb 2017 - 12:26 TatyanaDerbysheva  
menwomen_colors.jpg manage 52.8 K 26 Feb 2017 - 12:32 TatyanaDerbysheva