Python Библиотеки - стр. 10

Matplotlib – это библиотека для визуализации данных в языке программирования Python. Она предоставляет множество инструментов для создания различных типов графиков и диаграмм. Давайте рассмотрим несколько основных видов графиков и диаграмм, которые можно создать с помощью Matplotlib.

1. Линейный график

Линейный график подходит для визуализации зависимости одной переменной от другой. Рассмотрим пример:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# Создаем данные для примера

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [10, 15, 7, 12, 9]

# Строим линейный график

plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='b', label='Линейный график')

# Добавляем подписи и заголовок

plt.xlabel('X-ось')

plt.ylabel('Y-ось')

plt.title('Пример линейного графика')

plt.legend() # Добавляем легенду

# Показываем график

plt.show()

```

2. Гистограмма

Гистограмма используется для визуализации распределения данных. Пример:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Создаем данные для примера

data = np.random.randn(1000)

# Строим гистограмму

plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')

# Добавляем подписи и заголовок

plt.xlabel('Значения')

plt.ylabel('Частота')

plt.title('Пример гистограммы')

# Показываем график

plt.show()

```

3. Круговая диаграмма

Круговая диаграмма отображает доли от целого. Пример:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

# Создаем данные для примера

sizes = [15, 30, 45, 10]

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

# Строим круговую диаграмму

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['skyblue', 'lightcoral', 'lightgreen', 'lightpink'])

# Добавляем заголовок

plt.title('Пример круговой диаграммы')

# Показываем график

plt.show()

```

4. Диаграмма разброса

Диаграмма разброса отображает связь между двумя переменными. Пример:

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Создаем данные для примера

x = np.random.randn(100)

y = 2 * x + np.random.randn(100)

# Строим диаграмму разброса

plt.scatter(x, y, color='green', alpha=0.7)

# Добавляем подписи и заголовок

plt.xlabel('X-ось')

plt.ylabel('Y-ось')

plt.title('Пример диаграммы разброса')

# Показываем график

plt.show()

```

5. Столбчатая диаграмма

Столбчатая диаграмма хорошо подходит для сравнения значений различных категорий.

```python

import matplotlib.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.