PYTHON БИБЛИОТЕКИ ДЛЯ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ

Python является одним из самых популярных языков программирования в мире и имеет множество библиотек для визуализации данных. Рассмотрим некоторые из них.

Одна из самых известных и широко используемых библиотек для визуализации данных в Python - это Matplotlib. Она предоставляет широкие возможности для создания различных типов графиков и диаграмм, включая линейные графики, столбчатые диаграммы, диаграммы рассеяния и многое другое.

Вот пример кода для создания простого линейного графика с помощью Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.show()

Еще одной популярной библиотекой для визуализации данных в Python является Seaborn. Она основана на Matplotlib, но предоставляет более высокоуровневый интерфейс для создания красивых и информативных графиков.

Пример кода для создания тепловой карты с помощью Seaborn:

import seaborn as sns
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d")

Еще одной интересной библиотекой для визуализации данных в Python является Plotly. Она предоставляет возможность создавать интерактивные графики, которые можно исследовать и изменять в реальном времени в браузере.

Ниже приведен пример кода для создания интерактивной диаграммы рассеяния с помощью Plotly:

import plotly.express as px
iris = px.data.iris()
fig = px.scatter(iris, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
fig.show()

Кроме вышеперечисленных библиотек, существуют и другие инструменты для визуализации данных в Python, такие как Bokeh, ggplot и др. Выбор библиотеки зависит от конкретной задачи и предпочтений пользователя.