Визуализация данных — это большая часть работы специалистов в области data science.

Итак, мы дошли до самих графиков. Начнём их разбор с barplot() - так как именно на нём строился первый пример. Сейчас он умеет лишь забрать данные из Датафрейма и указать какую колонку применять по оси X, а какую по оси Y. У нас есть несколько путей. Начнём с самого сложного - указываем через запятую, то что мы хотели бы изменить. Получаем: Код: fig = sns.barplot (x = 'year', y = 'val', data = data, width = .95, color = "Red", alpha = ...

Python имеет очень гибкие возможности по рисованию различных картинок и графиков (простых линий, связывающих точки, графиков плотности и рассеяния, гистограмм, столбчатых диаграмм и более сложных конструкций, включая трехмерные фигуры)...

Введение Многочисленные исследования показали, что наше восприятие информации визуально наиболее эффективно. Информация, представленная в виде графиков, может быть более понятной и запоминающейся, чем простое перечисление фактов или числовых данных. В этом материале мы рассмотрим самые распространенные виды графиков, которые могут быть созданы с помощью библиотеки matplotlib в Python. Установка matplotlib Прежде чем приступить к созданию графиков, необходимо установить библиотеку matplotlib с помощью командной строки...

Рассмотрим, как визуализировать результаты анализа средствами библиотеки Matplotlib. Наиболее часто для этого применяют модуль matplotlib.pyplot, который предоставляет как функциональный, так и объектный интерфейс. Как правило, первый применяют, если требуется нарисовать один график, а второй - несколько. Общепринято импортировать данный модуль под псевдонимом plt: import matplotlib.pyplot as plt В демонстрационных целях зададим точки, соответствующие графику логарифма: x = np.linspace(1,20,10) y = np...