скачать книгу бесплатно
# 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.
```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.
– Эффективна при отображении процентного соотношения различных категорий в целом.
Диаграмма разброса:
– Когда необходимо показать взаимосвязь между двумя переменными.
– Идеальна для выявления корреляции и выявления возможных выбросов в данных.
Столбчатая диаграмма:
– Когда требуется сравнение значений различных категорий.
– Полезна для наглядного отображения различий между группами или категориями.
Ящик с усами (Boxplot):
– Когда нужно визуализировать распределение данных, а также выявить наличие выбросов.
– Полезен для оценки статистических характеристик данных и сравнения распределений в различных группах.
Тепловая карта:
– Когда вы хотите представить матрицу данных в виде цветового спектра.
– Подходит для отображения взаимосвязи между двумя наборами данных или для выявления паттернов в матричных данных.
Выбор конкретного типа графика также зависит от ваших предпочтений и специфики ваших данных. Важно помнить, что главная цель визуализации данных – делать информацию более понятной и доступной для анализа.
Библиотека Matplotlib предоставляет разнообразные и гибкие инструменты для создания визуализаций данных в Python, разберем еще несколько уникальных возможностей Matplotlib:
