Metadata-Version: 2.1
Name: miptlabs
Version: 1.0.15
Summary: The package will help MIPT students to draw graphs easier
Home-page: https://github.com/dimon58/miptlabs
Author: Dmitry
License: UNKNOWN
Project-URL: Bug Tracker, https://github.com/dimon58/miptlabs/issues
Project-URL: Documentation, https://miptlabs.readthedocs.io/
Description: [![Documentation Status](https://readthedocs.org/projects/miptlabs/badge/?version=latest)](https://miptlabs.readthedocs.io/ru/latest/?badge=latest)
        
        
        # Длинное описание, которое когда-то появится #
        
        Для сборки:
        
        ```sh
        python -m pip install --upgrade build wheel
        python -m build --no-isolation
        twine upload dist/*
        ```
        
        Для установки:
        
        `pip install -i https://test.pypi.org/simple/ miptlabs`
        
        Чтобы нарисовать что-то:
        
        ```
        from miptlabs.plotter import pretty_plot, show
        from numpy import linspace
        
        # точки для построения графика
        x = linspace(0, 5, 20) 
        y = x * x
        
        pretty_plot(x, y)
        show()
        ```
        
        ![base_graph](examples/base.png)
        
        Точки можно просто соединить написав line=True:
        
        ```
        pretty_plot(x, y, line=True, legend='$y = x^2$')
        ```
        
        ![with_line_graph](examples/with_line.png)
        
        Так как для данный с лаб простое соединение вряд ли подойдет, то в пакете есть разные апроксиматоры Для примера можно
        взять зависимость координаты от рвемени при равноускоренном движении
        
        ```
        from src.miptlabs.plotter import pretty_plot, show
        from src.miptlabs.approximators import Polynomial
        from numpy import linspace
        import numpy as np
        
        
        # точки для построения графика
        x = linspace(0, 5, 20)
        y = x * x + np.random.normal(size=x.shape)
        ax = pretty_plot(x, y, legend='$x = t^2$ + random')
        
        
        # Апроксимация
        approximator = Polynomial(deg=2)
        appr_x, appr_y = approximator.approximate(x, y)
        # Вывод формулы для латеха
        print(approximator.label('t', 'x'))
        # >>> $y = 1.03t^{2}-0.205t+0.158$
        
        № Построение графика. Параметры говорят сами за себя
        pretty_plot(appr_x, appr_y, axes=ax, points=False, line=True,
                    legend=approximator.label('t', 'x'), xlabel='t, сек', ylabel='x, м', title='График $x(t)$')
        
        ax.figure.savefig('examples/approx.png')
        show()
        ```
        
        ![approx_graph](examples/approx.png)
        
        
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
