معرفی شرکت ها


customplotting-0.1.4.dev0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

customplotting: make publishable quality science figures quickly
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل customplotting-0.1.4.dev0
نام customplotting
نسخه کتابخانه 0.1.4.dev0
نگهدارنده ['Sarthak']
ایمیل نگهدارنده ['jariwala@uw.edu']
نویسنده SARTHAK
ایمیل نویسنده jariwala@uw.edu
آدرس صفحه اصلی https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/customplotting/
مجوز MIT
# Custom-Plotting [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/customplotting.svg)](https://badge.fury.io/py/customplotting) [![Downloads](https://pepy.tech/badge/customplotting)](https://pepy.tech/project/customplotting) Custom-plotting is a python package written with the aim of producing scientific publication quality figures as quickly as possible with as little code as possible [(checkout examples)](https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting/tree/master/examples). So instead of typing **8 lines of code** in matplotlib everytime: ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib_scalebar.scalebar import ScaleBar """Plot image""" plt.figure() plt.imshow(img_data) cb = plt.colorbar() cb.set_label("Height (nm)", fontsize=20, fontweight='bold') plt.gca().axes.get_yaxis().set_visible(False) plt.gca().axes.get_xaxis().set_visible(False) """Add scalebar""" scalebar = ScaleBar(dx=0.5, units='nm') # 1 pixel = 0.5 nm plt.gca().add_artist(scalebar) ``` You only need **1 line of code** to get the same plot: ```python from customplotting.mscope import plot_confocal """Plot image with scalebar""" plot_confocal(img_data, stepsize=0.5, units='nm', cbar_label="Height (nm)") ``` **It saves you from a lot of unnecessary typing (if you often plot data)** The functions wrap around ```matplotlib``` library for plotting with the customizable options. For instance, you can directly add a scalebar to your image without additional code. The figures can customized (colorbar, axis, linewidth, labels, etc) using the same key word arguments as in ```matplotlib```. See function docstrings for more information about customization. ## Install ``` pip install customplotting ``` ## Example Usage ```python """Make a publishable image with scalebar""" from customplotting.mscope import plot_confocal plot_confocal(img_data, stepsize=0.5, units='nm', cbar_label="Height (nm)") ``` ![Sample Image](https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting/blob/master/examples/MyImage.png) ```python """Make a publishable X-Y plot""" from customplotting.general import plot_xy plot_xy([1,2,3], [4,5,6], xlabel="Random X", ylabel="Random Y") ``` ### Check out the [jupyter notebook for more examples](https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting/tree/master/examples) ## Why use? `Matplotlib` is an **AMAZING** package but if you are like me and are tired of typing 5-7 lines of code everytime you want a good publishable quality figure, then `customplotting` is the answer. `Customplotting` basically wraps the matplotlib functions to allow you to quickly plot commonly used plots like x-y, images with scalebars, etc with only one line of code. ## What's New? * Plot X-Y with custom settings (from v0.1.4) * Scalebar can be added to the plot using a new dependency ```matplotlib_scalebar``` (from v0.1.3) * For widefield (pixera) plots, scale can automatically be selected by choosing the objective used * Colorbar can be customized with labels (and also removed if needed) * X-axis and Y-axis ticks can be added/removed now ## Contribute Contributions are always welcome! See [CONTRIBUTING.md](https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting/tree/master/CONTRIBUTING.md) ## Issues Open an issue if you come across any! ## License [MIT License](https://github.com/SarthakJariwala/Custom-Plotting/tree/master/LICENSE) ## Dependencies * ```matplotlib``` * ```matplotlib_scalar``` * ```numpy```


نیازمندی

مقدار نام
- numpy
- matplotlib
- matplotlib-scalebar


نحوه نصب


نصب پکیج whl customplotting-0.1.4.dev0:

    pip install customplotting-0.1.4.dev0.whl


نصب پکیج tar.gz customplotting-0.1.4.dev0:

    pip install customplotting-0.1.4.dev0.tar.gz