eleganplot 0.1.0

EleganPlot — надстройка над Matplotlib для элегантной, изящной визуализации.

EleganPlot 🎨

EleganPlot — это элегантная надстройка над Matplotlib для создания красивых и стильных визуализаций в Python. Библиотека предоставляет систему тем, кастомные методы построения графиков и специальные эффекты для создания профессиональных визуализаций.

✨ Основные возможности

• 🎭 Система тем — предустановленные и кастомные темы оформления
• 🌟 Эффекты свечения — создание линий с эффектом glow
• 🌈 Градиентные заливки — заливка под кривыми с градиентом
• 🔧 Кастомные методы — легкое расширение функциональности
• 📊 Готовые компоненты — доверительные интервалы, мультилинии и другое
• 🎯 Простой API — знакомый интерфейс в стиле matplotlib

📦 Установка

pip install eleganplot

Или для разработки:

git clone https://github.com/yourusername/eleganplot.git
cd eleganplot
pip install -e .

🚀 Быстрый старт

import eleganplot as eplt
import numpy as np

# Создаём данные
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)

# Простой график с темой
fig, ax = eplt.subplots()
ax.plot(x, y, label='sin(x)')
ax.legend()
eplt.show()

🎨 Система тем

import eleganplot as eplt

# Просмотр доступных тем
print(eplt.list_themes())

# Установка темы
eplt.set_current_theme('dark')

# Создание графика с темой
fig, ax = eplt.subplots()
ax.plot(x, y)
eplt.show()

🌟 Эффект свечения (Glow)

Создание линий с эффектом свечения:

fig, ax = eplt.subplots()

# Базовое свечение
main_line, glow_lines = ax.glow_line(x, y, 
                                    glow_color='cyan', 
                                    glow_width=5.0)

# Продвинутое свечение с настройками
main_line, glow_lines = ax.glow_line(x, y,
                                    glow_color='orange',
                                    glow_width=8.0,
                                    glow_alpha=0.7,
                                    glow_layers=20,
                                    decay_function='gaussian')
eplt.show()

Функции затухания

• 'linear' — линейное затухание
• 'exponential' — экспоненциальное затухание
• 'gaussian' — гауссово затухание (по умолчанию)
• 'quadratic' — квадратичное затухание
• 'cubic' — кубическое затухание
• 'sine' — синусоидальное затухание

🌈 Градиентные заливки

fig, ax = eplt.subplots()

# Градиентная заливка под кривой
line, gradient = ax.gradient_plot(x, y, 
                                 fill_color='blue', 
                                 alpha_coef=0.7)

# Градиент до минимума осей
line, gradient = ax.gradient_plot(x, y, 
                                 fill_color='red',
                                 gradient_to_min=True)
eplt.show()

🔧 Кастомные методы

Использование готовых методов

fig, ax = eplt.subplots()

# Доверительная полоса
y_mean = np.sin(x)
y_std = 0.2 * np.ones_like(x)
ax.confidence_band(x, y_mean, y_std, confidence=0.95)

# Несколько линий
y_data = [np.sin(x), np.cos(x), np.tan(x/4)]
ax.multi_line(x, y_data, 
              labels=['sin', 'cos', 'tan'],
              colors=['red', 'blue', 'green'])
eplt.show()

Создание собственных методов

from eleganplot import custom_axes_method

@custom_axes_method("my_plot")
def my_custom_plot(ax, x, y, style='fancy', **kwargs):
    """Мой кастомный метод построения графиков."""
    if style == 'fancy':
        return ax._ax.plot(x, y, marker='o', linestyle='--', **kwargs)
    else:
        return ax._ax.plot(x, y, **kwargs)

# Использование
fig, ax = eplt.subplots()
ax.my_plot(x, y, style='fancy', color='purple')
eplt.show()

📊 Примеры использования

Научные графики

import eleganplot as eplt
import numpy as np

# Данные эксперимента
x = np.linspace(0, 10, 50)
y_true = 2 * np.exp(-x/3) * np.sin(x)
y_measured = y_true + 0.1 * np.random.randn(50)
y_error = 0.1 * np.ones_like(x)

# График с доверительным интервалом
fig, ax = eplt.subplots(figsize=(10, 6))
ax.confidence_band(x, y_measured, y_error, 
                   confidence=0.95, 
                   label='Измерения ±σ')
ax.plot(x, y_true, 'r--', label='Теория', linewidth=2)
ax.legend()
ax.set_title('Экспериментальные данные с доверительным интервалом')
eplt.show()

Эффектные презентационные графики

# Тёмная тема с эффектами свечения
eplt.set_current_theme('dark')

fig, ax = eplt.subplots(figsize=(12, 8))

# Несколько линий с свечением
colors = ['cyan', 'magenta', 'yellow', 'lime']
for i, color in enumerate(colors):
    y = np.sin(x + i*np.pi/4) * np.exp(-x/8)
    ax.glow_line(x, y, 
                glow_color=color,
                glow_width=6.0,
                glow_alpha=0.8,
                linewidth=2)

ax.set_title('Эффектные линии с свечением', fontsize=16)
eplt.show()

📁 Структура проекта

eleganplot/
├── src/eleganplot/
│   ├── __init__.py          # Основные экспорты
│   ├── pyplot.py            # Обёртки matplotlib
│   ├── theme.py             # Система тем
│   └── utils/
│       ├── custom_methods.py # Готовые кастомные методы
│       ├── decorators.py     # Система декораторов
│       ├── glow.py          # Эффекты свечения
│       └── gradient.py      # Градиентные заливки
├── examples/                # Примеры использования
└── docs/                   # Документация

📚 Документация

• Руководство по эффектам свечения
• Система кастомных методов
• Руководство по комбинированию методов

🤝 Вклад в проект

Мы приветствуем вклад в развитие EleganPlot!

1. Форкните репозиторий
2. Создайте ветку для новой функции (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Зафиксируйте изменения (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Отправьте в ветку (git push origin feature/amazing-feature)
5. Откройте Pull Request

📄 Лицензия

Этот проект лицензирован под MIT License — смотрите файл LICENSE для деталей.

🔗 Зависимости

• Python >= 3.9
• matplotlib >= 3.7
• numpy (через matplotlib)

📈 Версии

v0.1.0 (текущая)

• Базовая система тем
• Эффекты свечения для линий
• Градиентные заливки
• Система кастомных методов
• Готовые компоненты (доверительные интервалы, мультилинии)

👨‍💻 Автор

Alex Frauch

---

EleganPlot — делаем визуализацию данных элегантной! ✨