Визуализация данных на Python: Matplotlib и Seaborn
Научитесь строить красивые, информативные и публикационно-качественные графики в Python с помощью Matplotlib — фундаментальной библиотеки визуализации — и Seaborn — высокоуровневого интерфейса для статистических графиков.
В уроках разбираем Matplotlib:
- основы построения (plt.plot, plt.scatter), настройка фигуры и осей (fig, ax = plt.subplots()), настройки цветов, маркеров, линий, легенд, сеток, подписей, заголовков, пределов осей.
- Разные типы графиков: линейные, точечные, столбчатые (bar), гистограммы (hist), круговые диаграммы (pie), ящики с усами (boxplot), тепловые карты (imshow).
- Несколько графиков на одной фигуре (subplots).
- Seaborn: статистические графики с минимальным кодом: countplot, barplot, violinplot, pairplot, heatmap, jointplot, lmplot (регрессия).
- Тематика Seaborn (стили, палитры) — графики красивы «из коробки».
Примеры: анализ распределения возраста, сравнение продаж по категориям, корреляционная матрица, визуализация временных рядов, анализ выбросов. Сохранение графиков в файлы (PNG, PDF, SVG). Лучшие практики: выбор типа графика под задачу, избегание искажений, доступность (цвета для дальтоников). Визуализация — ключевой навык дата-сайентиста для презентации инсайтов.
Matplotlib / Seaborn
Matplotlib / Seaborn
Matplotlib / Seaborn
Изучите построение круговых диаграмм в Matplotlib с помощью функции pie(). Визуализация долей и процентных соотношений. Настройка цветов, добавление процентов, подписей, выделение секторов (explode). Создание кольцевых диаграмм (donut charts).
Изучите построение гистограмм в Matplotlib с помощью функции hist(). Визуализация распределения данных, оценка плотности вероятности. Настройка количества бинов (bins), цвета, прозрачности, добавление границ. Нормализация гистограммы (density=True) для
Изучите построение столбчатых диаграмм (bar charts) в Matplotlib с помощью функции bar(). Визуализация сравнения категорий, отображение распределений. Настройка цвета, ширины и границ столбцов. Группированные и стековые столбчатые диаграммы.
Изучите построение точечных графиков (scatter plots) в Matplotlib с помощью функции scatter(). Визуализация взаимосвязей между двумя переменными, поиск корреляций и выбросов. Настройка цвета, размера и прозрачности точек, добавление цветовой шкалы для третьей переменной.
Изучите построение линейных графиков в Matplotlib с помощью функции plot(). Настройка цвета, стиля, толщины и маркеров линии. Как отобразить несколько линий на одном графике, добавить легенду, настроить оси и сетку. Практические примеры: визуализация
Изучите настройку фигур в Matplotlib: как задать размер графика (figsize), разрешение (dpi), добавить заголовок (title), подписи осей (xlabel, ylabel), настроить шрифты, сетку и легенду. Разбираем работу с plt.figure() и параметрами subplots, настройку
Изучите, как установить Matplotlib — библиотеку для визуализации данных на Python. Создайте свой первый график: линейный, точечный и столбчатый. Настройте размер, подписи осей, заголовок и сетку. Разбираем основные параметры plot(), работу с figure и axes.