Привет, уважаемые любители данных! Сегодня мы окунемся в чудесный мир визуализации данных с использованием Matplotlib в блокнотах Jupyter. Независимо от того, являетесь ли вы опытным программистом или только начинаете свой путь в области науки о данных, Matplotlib — отличный инструмент для создания потрясающих диаграмм и графиков. Итак, хватайте свой любимый напиток и начнем!

Метод 1: импорт Matplotlib
Для начала нам нужно импортировать Matplotlib в наш блокнот Jupyter. В ячейке кода просто введите следующее:

import matplotlib.pyplot as plt

Метод 2: создание простого линейного графика
Давайте начнем с классического примера: линейного графика. Мы можем построить базовый линейный график, определив координаты x и y и используя функцию plot(). Вот пример:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--')
plt.title('My Awesome Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

Метод 4. Создание гистограммы
Гистограммы отлично подходят для сравнения категориальных данных. Чтобы создать его, мы можем использовать функцию bar(). Вот пример:

categories = ['A', 'B', 'C', 'D']
values = [10, 20, 15, 25]
plt.bar(categories, values)
plt.xlabel('Categories')
plt.ylabel('Values')
plt.show()

Метод 5: круговые диаграммы для пропорций.
Если вы хотите продемонстрировать пропорции или проценты, круговая диаграмма — отличный выбор. Функция pie()Matplotlib упрощает эту задачу. Посмотрите этот фрагмент кода:

labels = ['Apples', 'Bananas', 'Oranges', 'Grapes']
sizes = [30, 25, 15, 30]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

Метод 6: Диаграммы рассеяния для взаимосвязей
Диаграммы рассеяния помогают нам визуализировать взаимосвязь между двумя переменными. С помощью Matplotlib вы можете создавать красивые диаграммы рассеяния всего с помощью нескольких строк кода:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()

Метод 7: сохранение графиков
После того как вы создали свой шедевр, возможно, вы захотите сохранить его для дальнейшего использования. Matplotlib позволяет сохранять графики в различных форматах, таких как PNG, PDF или SVG. Вот пример:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.savefig('my_plot.png')

И вот оно! Мы рассмотрели некоторые важные методы визуализации данных с использованием Matplotlib в блокнотах Jupyter. Не стесняйтесь исследовать дальше и экспериментировать с различными типами графиков и вариантами настройки. Приятного программирования и визуализации!