{"id":349943,"date":"2023-07-07T15:05:12","date_gmt":"2023-07-07T15:05:12","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=349943"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=349943","title":{"rendered":"<span>\u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b Matplotlib \u0438 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c Cyberpunk: \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430 \u2014 \u0438 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0430\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"1\" src=\"https:\/\/vk.com\/rtrg?p=VK-RTRG-541074-aOhpd&amp;event=habr_bigdata\" width=\"1\" style=\"display: none;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"1\" src=\"https:\/\/vk.com\/rtrg?p=VK-RTRG-541074-aOhpd&amp;event=habr_ml\" width=\"1\" style=\"display: none;\"><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-1\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/-d\/jj\/7t\/-djj7tlk6ka_9crm8wayxllyauu.jpeg\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/-d\/jj\/7t\/-djj7tlk6ka_9crm8wayxllyauu.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f: \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python. \u041e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f Matplotlib. \u041d\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0436\u0438\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 VK Cloud \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u043b\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e \u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445 \u0442\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f Matplotlib, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u2014 \u043e \u0442\u0435\u043c\u0435 <a href=\"https:\/\/github.com\/dhaitz\/mplcyberpunk\">CyberPunk.<\/a> \u0410\u0432\u0442\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0435\u0435 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/qx\/ud\/ck\/qxudckfp2xa4_mmqlccga9ktsde.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qx\/ud\/ck\/qxudckfp2xa4_mmqlccga9ktsde.png\"\/><br \/>  <i>\u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430 Matplotlib \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 mplcyberpunk. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<h2>\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u043e \u0442\u0435\u043c\u0435<\/h2>\n<p>  \u041a\u0438\u0431\u0435\u0440\u043f\u0430\u043d\u043a \u2014 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0436\u0430\u043d\u0440 \u0444\u0430\u043d\u0442\u0430\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u043d\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0440\u0430\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043d\u0442\u0438\u0443\u0442\u043e\u043f\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432 \u0441 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0438\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0438 \u043e\u0442\u0442\u043e\u0440\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0443\u043b\u044c\u0442\u0443\u0440\u044b. \u041a\u0438\u0431\u0435\u0440\u043f\u0430\u043d\u043a\u0443 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0444\u0443\u0442\u0443\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434: \u043d\u0435\u043e\u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0433\u043d\u0438 \u0438 \u044f\u0440\u043a\u0438\u0435, \u0441\u043c\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/7u\/1i\/q2\/7u1iq2c1typqxzlbri3wjayzjle.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7u\/1i\/q2\/7u1iq2c1typqxzlbri3wjayzjle.png\"\/><br \/>  <i>\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432 Midjourney Basic Plan (a bustling dystopian cyberpunk-themed futuristic city street featuring places with lots of street vendors. Shops and area surrounded with bright neon lights. Rainy and dark atmosphere. Photorealistic. \u2014 ar 3:2)<\/i><\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/github.com\/dhaitz\/mplcyberpunk\">\u0422\u0435\u043c\u0430 CyberPunk<\/a>\u00a0\u043f\u0440\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u044f\u0440\u043a\u0438\u0435 \u043d\u0435\u043e\u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0432 Matplotlib. \u0410 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0434\u0432\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 Python.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/cn\/4x\/rn\/cn4xrn11iwyszoltl3lkgtblutg.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/cn\/4x\/rn\/cn4xrn11iwyszoltl3lkgtblutg.png\"\/><br \/>  <i>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 Matplotlib \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 CyberPunk. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 dhaitz \u0438\u0437 CyberPunk Readme<\/i><\/p>\n<blockquote><p>\u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0439\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041a\u0440\u043e\u043c\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0433\u0430\u043c\u043c\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0440\u0443\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0422\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0438\u043b\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0435\u0439 \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/p><\/blockquote>\n<p>  <\/p>\n<h2>\u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h2>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0434\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a: <a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">matplotlib<\/a>, <a href=\"https:\/\/pandas.pydata.org\/\">pandas<\/a>\u00a0\u0438\u00a0<a href=\"https:\/\/numpy.org\/\">numpy<\/a>. \u041c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import mplcyberpunk import numpy as np <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># Create a list of categories categories = ['A', 'B', 'C', 'D']  # Create a DataFrame with 4 columns and 4 rows data = { \u00a0 \u00a0 'Category': categories, \u00a0 \u00a0 'Value1': np.random.randint(0, 20, 4), \u00a0 \u00a0 'Value2': np.random.randint(0, 20, 4), \u00a0 \u00a0 'Value3': np.random.randint(0, 20, 4), }  df = pd.DataFrame(data) <\/code><\/pre>\n<p>  \u042d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c Pandas, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432: \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439, \u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u2014 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043b\u044b\u043c\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438.<\/p>\n<h2>\u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430\u0445 Cyberpunk<\/h2>\n<p>  \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c<code>\u00a0.plot()<\/code>\u00a0\u0432 pandas \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 x, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. \u0415\u0449\u0435 \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>False <\/code>\u0434\u043b\u044f <code>stacked<\/code>\u00a0\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <code>bar <\/code>\u0434\u043b\u044f <code>kind<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.plot(x='Category', kind='bar', stacked=False, alpha=0.8, figsize=(10,10)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430 Matplotlib:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/au\/6f\/sw\/au6fswsedvtcgjxs0mv7hhlgk20.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/au\/6f\/sw\/au6fswsedvtcgjxs0mv7hhlgk20.png\"\/><br \/>  <i>\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0432 Matplotlib, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u0437 df.plot. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u043d\u0435\u043f\u043b\u043e\u0445\u043e. \u041d\u043e \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0437\u044e\u043c\u0438\u043d\u043a\u0438, \u043e\u0444\u043e\u0440\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0442\u044c.<br \/>  \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432<code>\u00a0df.plot()<\/code> \u043e\u0434\u043d\u0443-\u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0430. \u0422\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0442\u0435\u043c\u0443 CyberPunk.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 df.plot(x='Category', kind='bar', stacked=False, alpha=0.8,  \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 figsize=(10,10)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/jo\/wb\/cs\/jowbcshy_incklecldczwfarnsw.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/jo\/wb\/cs\/jowbcshy_incklecldczwfarnsw.png\"\/><br \/>  <i>\u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 Matplotlib \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 mplcyberpunk. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0423 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u0430 \u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u2014 \u00ab\u043d\u0435\u043e\u043d\u043e\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0442\u043a\u0430\u00bb. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u044f\u0440\u043a\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c Alpha Value.<\/p>\n<h2>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<p>  \u0422\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0441 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0435\u043c\u00a0<code>df.plot()<\/code>,\u00a0\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f\u00a0<code>kind<\/code>\u00a0\u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00a0<code>bar<\/code>\u00a0\u043d\u0430\u00a0<code>line<\/code>. \u0415\u0449\u0435 \u0432 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435. \u042d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">df.plot(x='Category', kind='line', \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 lw=3, marker='.', ms=20, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 figsize=(10,10)) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/28\/qh\/wu\/28qhwuk666y2uzbdroklokbqily.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/28\/qh\/wu\/28qhwuk666y2uzbdroklokbqily.png\"\/><br \/>  <i>\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a Matplotlib, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e df.plot. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c\u0443 CyberPunk, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u0434\u00a0<code>with plt.style.context(\u2018cyberpunk\u2019):<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 df.plot(x='Category', kind='line', \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 lw=3, marker='.', ms=20, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 figsize=(10,10)) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/hl\/gs\/3s\/hlgs3sadc2-ywnsihx3kgcyh3h4.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/hl\/gs\/3s\/hlgs3sadc2-ywnsihx3kgcyh3h4.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0442\u0435\u043c\u044b CyberPunk \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 df.plot(x='Category', kind='line', \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 lw=3, marker='.', ms=20, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 figsize=(10,10)) \u00a0 \u00a0 mplcyberpunk.make_lines_glow() <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ho\/is\/xt\/hoisxt-be3k0cs6novco7pnwwks.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ho\/is\/xt\/hoisxt-be3k0cs6novco7pnwwks.png\"\/><br \/>  <i>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a Matplotlib \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 mplcyberpunk \u0441 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0410 \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 df.plot(x='Category', kind='line', \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 lw=3, marker='.', ms=20, \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 figsize=(10,10)) \u00a0 \u00a0 mplcyberpunk.add_gradient_fill(alpha_gradientglow=0.4) <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/zq\/tc\/vo\/zqtcvoblacq0u4gxqjzks7wcla0.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/zq\/tc\/vo\/zqtcvoblacq0u4gxqjzks7wcla0.png\"\/><br \/>  <i>\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a Matplotlib \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 mplcyberpunk \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0413\u0440\u0430\u0434\u0438\u0435\u043d\u0442\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u043b\u0438\u0432\u043a\u0430 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0430-\u0434\u0432\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435, \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0443\u0442 \u0441\u043b\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c.<\/p>\n<h2>\u041b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 CyberPunk<\/h2>\n<p>  \u041b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0434\u0432\u0443\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435.<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438\u0441\u044c, \u0432 Matplotlib \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0434\u043b\u0438\u043d\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from matplotlib.patches import Patch  # Set up the data so that we can close the 'loop' of the area categories = [*categories, categories[0]] values_1 = [*data['Value1'], data['Value1'][0]] values_2 = [*data['Value2'], data['Value2'][0]] values_3 = [*data['Value3'], data['Value3'][0]]  # Set up the label potisions around the circle circumference label_loc = np.linspace(start=0, stop=2 * np.pi, num=len(categories))  # Set up the figure fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10), subplot_kw=dict(polar=True))  # Add our data as separate axes ax.plot(label_loc, values_1, lw=2) ax.plot(label_loc, values_2, lw=2) ax.plot(label_loc, values_3, lw=2)  # Apply a fill to our lines ax.fill(label_loc, values_1, alpha=0.3) ax.fill(label_loc, values_2, alpha=0.3) ax.fill(label_loc, values_3, alpha=0.3)  # Convert the lines and labels to a polar grid lines, labels = plt.thetagrids(np.degrees(label_loc), labels=categories)  # Setup the radial lines ax.set_ylim(0, 20) ax.set_yticks(np.arange(0, 20, 2))  # Create custom legend handles values_1_legend = Patch(facecolor='C0', alpha=0.5, label='Values1') values_2_legend = Patch(facecolor='C1', alpha=0.5, label='Values2') values_3_legend = Patch(facecolor='C2', alpha=0.5, label='Values3')  # Add a legend with custom position and handles ax.legend(handles=[values_1_legend, values_2_legend, values_3_legend], \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 bbox_to_anchor=(1.3, 0.2), fontsize=20,  \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 frameon=True)   plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 Matplotlib.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ow\/xy\/ah\/owxyaho3tirfi9iy3azciskdnsc.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ow\/xy\/ah\/owxyaho3tirfi9iy3azciskdnsc.png\"\/><br \/>  <i>\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0432 Matplotlib. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0442\u0435\u043c\u0443 CyberPunk. \u041d\u043e \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0438 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,10), subplot_kw=dict(polar=True))  \u00a0 \u00a0 # Add our data as separate axes \u00a0 \u00a0 ax.plot(label_loc, values_1, lw=2) \u00a0 \u00a0 ax.plot(label_loc, values_2, lw=2) \u00a0 \u00a0 ax.plot(label_loc, values_3, lw=2)  \u00a0 \u00a0 # Apply a fill to our lines \u00a0 \u00a0 ax.fill(label_loc, values_1, alpha=0.3) \u00a0 \u00a0 ax.fill(label_loc, values_2, alpha=0.3) \u00a0 \u00a0 ax.fill(label_loc, values_3, alpha=0.3)  \u00a0 \u00a0 # Convert the lines and labels to a polar grid \u00a0 \u00a0 lines, labels = plt.thetagrids(np.degrees(label_loc), labels=categories)  \u00a0 \u00a0 # Set up the grid and line properties \u00a0 \u00a0 ax.tick_params(axis='both', which='major', pad=30, labelsize=15)  \u00a0 \u00a0 ax.spines['polar'].set_linewidth(3) \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 edge_color = (1, 1, 1, 0.2)  \u00a0 \u00a0 ax.spines['polar'].set_color(edge_color)  \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 ax.grid(color='white', alpha=0.3) \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 # Setup the radial lines \u00a0 \u00a0 ax.set_ylim(0, 20) \u00a0 \u00a0 ax.set_yticks(np.arange(0, 20, 2)) \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 # Create custom legend handles \u00a0 \u00a0 values_1_legend = Patch(facecolor='C0', alpha=0.5, label='Values1') \u00a0 \u00a0 values_2_legend = Patch(facecolor='C1', alpha=0.5, label='Values2') \u00a0 \u00a0 values_3_legend = Patch(facecolor='C2', alpha=0.5, label='Values3')  \u00a0 \u00a0 # Add a legend with custom position and handles  \u00a0ax.legend(handles=[values_1_legend, values_2_legend, values_3_legend], \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 bbox_to_anchor=(1.3, 0.2), fontsize=20,  \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 frameon=True) \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 mplcyberpunk.add_glow_effects()  \u00a0 \u00a0 plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434, \u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u0443\u044e \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 CyberPunk.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/mf\/-e\/t3\/mf-et3ljjlqgaop2huwtosge9we.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mf\/-e\/t3\/mf-et3ljjlqgaop2huwtosge9we.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435: <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/create-stunning-radar-plots-with-matplotlib-6a8e05054ff9\">\u00ab\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u0443\u043c\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043b\u0435\u043f\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0432 Matplotlib\u00bb<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 CyberPunk<\/h2>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0432 Matplotlib \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0418\u0445 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0435\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0443 Matplotlib \u0441 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u044c\u043c\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438: \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u043e\u0439 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c CyberPunk, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443:\u00a0<code>with plt.style.context(\u2018cyberpunk\u2019):<\/code><\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442 \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Mplcyberpunk, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0432\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0441\u044c, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043c\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>ax<\/code> \u043a \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0443\u00a0<code>ax<\/code>. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:\u00a0<code>mplcyberpunk.make_lines_glow(ax=ax4)<\/code><\/p>\n<pre><code class=\"python\">with plt.style.context('cyberpunk'): \u00a0 \u00a0 fig = plt.figure(figsize=(15, 10))  \u00a0 \u00a0 ax1 = plt.subplot2grid((2,3), (0,0)) \u00a0 \u00a0 ax2 = plt.subplot2grid((2,3), (0,1)) \u00a0 \u00a0 ax3 = plt.subplot2grid((2,3), (0,2)) \u00a0 \u00a0 ax4 = plt.subplot2grid((2,3), (1,0), colspan=3)  \u00a0 \u00a0 # Line Plot 1 \u00a0 \u00a0 x_data = np.linspace(0, 20, 50) \u00a0 \u00a0 y_data_clean = np.sin(x_data) \u00a0 \u00a0 noise = np.random.normal(0, 2, y_data_clean.shape) \u00a0 \u00a0 y_data_noise = y_data_clean + noise \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 ax1.plot(x_data, y_data_noise) \u00a0 \u00a0 ax1.plot(x_data, y_data_clean, lw=2) \u00a0 \u00a0 ax1.set_title('Plot 1', fontsize=14)  \u00a0 \u00a0 # Scatter Plots \u00a0 \u00a0 ax2.scatter(x=(np.random.randint(0, 20, 100)), y=np.random.randint(0,20, 100)) \u00a0 \u00a0 ax2.scatter(x=(np.random.randint(0, 20, 100)), y=np.random.randint(0,20, 100)) \u00a0 \u00a0 ax2.set_title('Plot 2', fontsize=14) \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 # Bar Chart \u00a0 \u00a0 bar_values = np.array([\"A\", \"B\", \"C\", \"D\"]) \u00a0 \u00a0 bar_heights = ([20, 10, 5, 7]) \u00a0 \u00a0 bar_heights_2 = ([10, 15, 2, 18]) \u00a0 \u00a0 bar_width = 0.35 \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 bar_pos_1 = np.arange(len(bar_values)) \u00a0 \u00a0 bar_pos_2 = [x + bar_width for x in bar_pos_1] \u00a0 \u00a0  \u00a0 \u00a0 # Make sure the bars are offset from each other \u00a0 \u00a0 ax3.bar(x=bar_pos_1, height=bar_heights, width=bar_width, label='Group 1') \u00a0 \u00a0 ax3.bar(x=bar_pos_2, height=bar_heights_2, width=bar_width, label='Group 2')  \u00a0ax3.set_xticks([r + bar_width \/ 2 for r in range(len(bar_heights))]) \u00a0 \u00a0 ax3.set_xticklabels(bar_values) \u00a0 \u00a0 ax3.set_title('Plot 3', fontsize=14)  \u00a0 \u00a0 # Bottom Axis \u00a0 \u00a0 values = np.arange(0, 10, 0.1) \u00a0 \u00a0 sine_wave1 = np.sin(values) \u00a0 \u00a0 sine_wave2 = sine_wave1 * 2 \u00a0 \u00a0 sine_wave3 = sine_wave1 + 0.5  \u00a0 \u00a0 ax4.plot(sine_wave1) \u00a0 \u00a0 ax4.plot(sine_wave2) \u00a0 \u00a0 ax4.plot(sine_wave3) \u00a0 \u00a0 ax4.set_title('Plot 4', fontsize=14)  \u00a0mplcyberpunk.make_lines_glow(ax=ax1) \u00a0 \u00a0 mplcyberpunk.make_lines_glow(ax=ax4)  \u00a0 \u00a0 plt.suptitle('Interesting Inforgraphic Using CyberPunk', fontsize=25) \u00a0 \u00a0 plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/qx\/ud\/ck\/qxudckfp2xa4_mmqlccga9ktsde.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qx\/ud\/ck\/qxudckfp2xa4_mmqlccga9ktsde.png\"\/><br \/>  <i>\u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430 Matplotlib \u0441 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 cyberpunk. \u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u0430<\/i><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>  \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435\u0439 CyberPunk \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b Matplotlib \u0432 \u0444\u0443\u0442\u0443\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430. \u041d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u044f \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u043b \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435 \u0447\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u0442\u0435\u043c\u0443, \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0447\u0435\u0442\u043a\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u0430\u0443\u0434\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u0446\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439.<\/p>\n<p>  \u0423\u0434\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0432\u043e\u0440\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441 CyberPunking!<\/p>\n<blockquote><p>\u0412\u0441\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0432 JupyterHub \u0432 ML Platform \u043e\u0442 VK Cloud. \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u043c \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c 3000 \u0431\u043e\u043d\u0443\u0441\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0434\u044b \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438.<\/p>\n<p>  Stay tuned<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443 <a href=\"https:\/\/t.me\/+mRmjbHoS0qoxMDAy\">\u00ab\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u0435\u0440\u043e\u0438\u0434\u0430\u0445\u00bb<\/a>. \u0412 \u043d\u0435\u043c \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0431 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0445 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430\u0445 \u043a \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u044b \u0438\u0437 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438: \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u044b, \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441\u044b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0439 \u0438 \u0432\u0435\u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043e\u0432.<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/vk\/articles\/746062\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/companies\/vk\/articles\/746062\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"1\" src=\"https:\/\/vk.com\/rtrg?p=VK-RTRG-541074-aOhpd&amp;event=habr_bigdata\" width=\"1\" style=\"display: none;\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" height=\"1\" src=\"https:\/\/vk.com\/rtrg?p=VK-RTRG-541074-aOhpd&amp;event=habr_ml\" width=\"1\" style=\"display: none;\"><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-1\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/-d\/jj\/7t\/-djj7tlk6ka_9crm8wayxllyauu.jpeg\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/-d\/jj\/7t\/-djj7tlk6ka_9crm8wayxllyauu.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0444\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f: \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0443\u0431\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u0443 \u043c\u044b\u0441\u043b\u044c. \u0415\u0441\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python. \u041e\u0434\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u0430\u044f Matplotlib. \u041d\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0435\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0436\u0438\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-349943","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/349943","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=349943"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/349943\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=349943"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=349943"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=349943"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}