Matplotlib: Столбчатая диаграмма

Столбчатая диаграмма используется для сравнения значений между различными категориями. plt bar() строит столбцы. color отвечает цвет столбцов. alpha — прозрачность.

Обрати внимание на пример. Мы используем plt bar() для построения столбцов. Параметр categories задает метки для каждой категории, а values определяет высоту столбцов.

#практика #matplotlib

Matplotlib: Круговая диаграмма

Круговые диаграммы показывают доли целого. Они хорошо подходят для визуализации процентов.

Обрати внимание на пример. Мы используем функцию plt.pie() для построения круговой диаграммы. sizes — это список, который задаёт размеры долей. labels — задаёт подписи для каждой доли. colors — задаёт цвета сегментов. autopct='%1.1f%%' автоматически добавляет процентное соотношение внутри каждого сегмента. startangle=90 вращает диаграмму, начиная с указанного угла (90 градусов — вертикальная ориентация).

#практика #matplotlib

Matplotlib: График с несколькими линиями

Графики с несколькими линиями используются для сравнения нескольких зависимостей на одной координатной плоскости.

В этом примере мы строим две линии с помощью функции plt.plot(). color задаёт цвет линии, linestyle='--' делает линию штриховой, label позволяет присвоить имя каждой линии для отображения в легенде. plt.legend() выводит легенду на график. Множественные линии позволяют наглядно сравнивать различные тренды.

#практика #matplotlib

Matplotlib: Ящик с усами

“Ящик с усами” или Box Plot — это статистическая визуализация, которая отображает распределение данных, включая медиану, квартиль и выбросы. plt.boxplot() — строит диаграмму. vert=True/False отвечает за ориентацию диаграммы. patch_artist=True позволяет задавать цвета коробок.

Обрати внимание на пример. notch=True добавляет углубления для визуализации медианы. showmeans=True отображает среднее значение (помеченное чёрной точкой). boxprops задаёт стиль и цвет коробок, а medianprops — цвет линии медианы. Box Plot полезен для анализа распределения и выбросов в нескольких группах данных.

#практика #matplotlib

Matplotlib: 3D-график

Трёхмерные графики используются для визуализации сложных зависимостей, где важны не только значения X и Y, но и дополнительное измерение Z. Axes3D — модуль для создания 3D-осей. ax.plot_surface() строит поверхность по заданным координатам. cmap задаёт цветовую палитру поверхности.

Обраьт внимание на пример. np.meshgrid() создаёт двумерную сетку из одномерных массивов x и y. ax.plot_surface() строит поверхность, где значения Z определяют высоту точек. cmap='viridis' используется для применения цветовой карты. Этот вид графика идеально подходит для анализа сложных зависимостей в трёхмерном пространстве.

#практика #matplotlib