matplotlib - одна из наиболее популярных библиотек для визуализации данных. Есть и другие, например: Seaborn, plotly и др.

Библиотека matplotlib предлагает модуль pyplot с набором готовых методов для построения различных типов диаграмм. Стандартное подключение данного модуля выглядит так: import matplotlib.pyplot as plt

Основные методы:

  • plt.plot(x, y) - линейный график
  • plt.bar(x, y) - столбчатая диаграмма
  • plt.hist(x) - гистограмма
  • plt.pie(x) - круговая диаграмма

Метод plt.show() позволяет отобразить построенную диаграмму. Поскольку Jupyter по умолчанию показывает возможный вывод, то в методе show() зачастую нет необходимости. Но, если у вас не произошел вывод диаграммы, тогда помните об этом методе.

Кроме вывода диаграммы по умолчанию, возможно также ее дополнительно настроить: подписать оси, добавить сопроводительный текст, вывести сетку, настроить оси и т.д. Например:

  • plt.xlabel('Text for X axis')
  • plt.ylabel('Text for Y axis')
  • plt.title('Text for title')
  • plt.grid() - сетка для графика
  • plt.text(x, y, 'Text') - текст в указанных координатах

Также Pandas предлагает отдельный метод plot() для датафрейма, который фактически является оберткой над библиотекой matplotlib. Фактичеки часто можно не импортировать отдельно библиотеку, а сразу воспользоваться методом plot().

In [ ]: