Python Библиотеки

pyplot as plt

# Создаем данные для примера

categories = ['Категория 1', 'Категория 2', 'Категория 3', 'Категория 4']

values = [25, 40, 30, 20]

# Строим столбчатую диаграмму

plt.bar(categories, values, color=['blue', 'orange', 'green', 'red'])

# Добавляем подписи и заголовок

plt.xlabel('Категории')

plt.ylabel('Значения')

plt.title('Пример столбчатой диаграммы')

# Показываем график

plt.show()

```

6. Ящик с усами (Boxplot)

Диаграмма "ящик с усами" отображает статистическое распределение данных.

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Создаем данные для примера

data = np.random.randn(100, 3)

# Строим ящик с усами

plt.boxplot(data, labels=['Группа 1', 'Группа 2', 'Группа 3'])

# Добавляем подписи и заголовок

plt.xlabel('Группы')

plt.ylabel('Значения')

plt.title('Пример диаграммы "ящик с усами"')

# Показываем график

plt.show()

```

7. Тепловая карта

Тепловая карта отображает данные в виде цветового спектра, что делает их восприятие более интуитивным.

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Создаем данные для примера

data = np.random.rand(10, 10)

# Строим тепловую карту

plt.imshow(data, cmap='viridis', interpolation='nearest')

# Добавляем цветовую шкалу

plt.colorbar()

# Добавляем заголовок

plt.title('Пример тепловой карты')

# Показываем график

plt.show()

```

Эти примеры демонстрируют некоторые из возможностей библиотеки Matplotlib для создания различных типов графиков и диаграмм.

Matplotlib предоставляет широкий спектр инструментов для настройки внешнего вида графиков, что делает ее мощным средством для визуализации данных в Python.

Выбор типа графика или диаграммы зависит от характера ваших данных и целей визуализации. Ниже несколько рекомендаций о том, в каких случаях лучше применять различные виды графиков:

Линейный график:

– Когда нужно отобразить изменение значения переменной в зависимости от другой переменной во времени.

– Подходит для отслеживания трендов и показывает, как изменяется значение с течением времени.

Гистограмма:

– Когда вам нужно визуально представить распределение данных.

– Полезна для оценки формы и характеристик распределения, таких как центральная тенденция и разброс.

Круговая диаграмма:

– Когда вам нужно показать долю каждой категории относительно общего значения.