Линейные графики — популярный и эффективный способ визуализации тенденций и закономерностей данных. Независимо от того, анализируете ли вы цены на акции, колебания температуры или данные о продажах, линейные графики дают четкое представление о том, как значения изменяются с течением времени или в разных категориях. В этой статье мы рассмотрим различные методы и приемы создания линейных графиков с использованием библиотеки matplotlib.pyplotв Python. Мы углубимся в примеры кода и объясним каждый шаг в разговорной форме, чтобы новичкам и пользователям среднего уровня было проще понять и применять эти методы.

Метод 1: базовый линейный график
Давайте начнем с самой простой формы линейного графика. Мы создадим график с одной линией, представляющей ряд точек данных, соединенных прямыми линиями.

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Метод 2: несколько линий на одном графике
Иногда вам может потребоваться сравнить несколько рядов данных на одном графике. Вот пример того, как этого добиться:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [10, 15, 7, 12, 9]
y2 = [8, 11, 6, 14, 5]
plt.plot(x, y1, label='Line 1')
plt.plot(x, y2, label='Line 2')
plt.legend()
plt.show()

Метод 3. Оформление линейных графиков
Вы можете настроить внешний вид линейных графиков, чтобы сделать их более визуально привлекательными и информативными. Давайте рассмотрим некоторые варианты стилей:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 15, 7, 12, 9]
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', markersize=8)
plt.title('My Fancy Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.grid(True)
plt.show()

Метод 4: обработка дат на оси X
Линейные графики обычно используются для визуализации данных временных рядов. Если на оси X представлены даты, вы можете отформатировать ее соответствующим образом:

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime
dates = ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01', '2022-04-01', '2022-05-01']
x = [datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]
y = [10, 15, 7, 12, 9]
plt.plot(x, y)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
plt.show()

В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания линейных графиков с использованием matplotlib.pyplotв Python. Мы начали с простого линейного графика и перешли к более сложным методам, таким как построение нескольких линий, настройка стилей и обработка дат на оси X. Освоив эти методы, вы сможете эффективно визуализировать и анализировать различные типы данных. Так что смело экспериментируйте с линейными графиками, чтобы получить ценную информацию из ваших данных!