Создайте визуально привлекательные столбчатые диаграммы с Matplotlib

Введение

В этом практическом занятии мы научимся создавать столбчатые диаграммы с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Мы сосредоточимся на том, как управлять цветом столбцов и записями легенды. Это поможет нам создать визуально привлекательную диаграмму, которая будет легкой для чтения и понимания.

Советы по работе с ВМ

После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортируем библиотеку Matplotlib

Во - первых, нам нужно импортировать библиотеку Matplotlib. Это можно сделать с помощью следующего кода:

import matplotlib.pyplot as plt

Определяем данные для диаграммы

Далее, нам нужно определить данные, которые мы хотим использовать для создания диаграммы. В этом примере мы создадим диаграмму, которая показывает количество поставок различных видов фруктов. Мы определим названия фруктов, количество поставок, цвета столбцов и метки легенды следующим образом:

fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']

Создаем столбчатую диаграмму

Теперь мы можем создать столбчатую диаграмму с использованием данных, определенных на шаге 2. Мы будем использовать метод bar() из модуля pyplot библиотеки Matplotlib для создания диаграммы. Также мы передадим параметры label и color, чтобы управлять записями легенды и цветами столбцов соответственно. Следующий код демонстрирует, как создать столбчатую диаграмму:

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color')
ax.legend(title='Fruit color')
plt.show()

Настраиваем диаграмму

Мы можем дополнительно настроить диаграмму, добавив подписи осей и заголовок. Также мы можем изменить цвет подписей осей и заголовка легенды. Следующий код демонстрирует, как настроить диаграмму:

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply', color='blue')
ax.set_xlabel('fruit names', color='blue')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color', color='purple')
ax.legend(title='Fruit color', title_color='red', labelcolor='green')
plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать столбчатые диаграммы с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Мы сосредоточились на том, как управлять цветом столбцов и записями легенды. Мы также узнали, как настраивать диаграмму, добавляя подписи осей и заголовок. Следуя этим шагам, мы можем создавать наглядные диаграммы, которые легко читать и понимать.