с помощью библиотеки Panda3D
Диаграммы, графики и визуализация
391
Камень и дерево парят над землей. Нажмите кнопку Next (Далее), чтобы про-
должить исследовать руководство и исправить эти проблемы.
Далее показаны некоторые пакеты Python для работы с 3D.
Blender (http://www.blender.org/). Это бесплатное средство создания 3D-анимации
и игр. Если вы загрузите и установите его с сайта www.blender.org/download, на
ваш компьютер будет установлена копия также Python 3.
Maya (http://www.autodesk.com/products/autodesk-maya/overview). Это коммерческая
система для создания 3D-анимации и графики. Она поставляется вместе с вер-
сией Python — в данный момент Python 2.6. Чед Вернон (Chad Vernon) написал
о ней бесплатно загружаемую книгу Python Scripting for Maya Artists (http://
bit.ly/py-maya). Если вы поищете в Интернете информацию о Python и Maya, то
сможете найти множество других ресурсов, как бесплатных, так и коммерческих,
включая видеоролики.
Houdini (https://www.sidefx.com/). Это коммерческий пакет, однако вы можете
загрузить бесплатную версию, которая называется Apprentice. Как и другие
пакеты для анимации, он поставляется с привязкой к Python (http://bit.ly/py-bind).
Диаграммы, графики и визуализация
Python является отличным инструментом для создания диаграмм, графиков и ви-
зуализации данных и особенно популярен в научной среде (см. приложение В).
Официальный сайт Python содержит обзор таких пакетов (https://wiki.python.org/
moin/NumericAndScientific/Plotting). Позвольте мне рассказать чуть более подробно
о некоторых из них.
matplotlib
Бесплатная библиотека для создания двухмерных диаграмм matplotlib (http://
matplotlib.org/) может быть установлена с помощью следующей команды:
$ pip install matplotlib
Примеры из галереи (http://matplotlib.org/gallery.html) показывают широту библио-
теки matplotlib. Попробуем написать такое же приложение для показа изображений
(результаты можно увидеть на рис. А.7) только для того, чтобы увидеть, как будут
выглядеть код и презентация:
import matplotlib.pyplot as plot
import matplotlib.image as image
img = image.imread('oreilly.png')
plot.imshow(img)
plot.show()
392
Приложение А. Пи-Арт
Рис. A.7. Изображение, показанное с помощью библиотеки matplotlib
В приложении В мы еще вернемся к matplotlib — она тесно связана с NumPy
и другими научными приложениями.
bokeh
В ранние дни существования Интернета разработчики генерировали графику на
сервере и давали браузеру URL для доступа к ней. В недавнее время JavaScript
повысил свою производительность и получил инструменты генерации графики на
стороне клиента, такие как D3. Пару страниц назад я говорил о возможности ис-