Summary  
This chapter introduces Matplotlib’s `pyplot` submodule as an easy-to-use, open-source Python library for creating a variety of static and interactive plots with just a few lines of code.

General domain of usage  
data visualization

**Matplotlib** er et kraftfuldt og bredt anvendt Python-bibliotek til oprettelse af statiske, animerede og interaktive visualiseringer. Det tilbyder en fleksibel og tilpasningsdygtig metode til at generere et bredt udvalg af grafer og diagrammer, herunder linjediagrammer, søjlediagrammer, histogrammer, spredningsdiagrammer og meget mere.

Definition

Selvom det tilbyder omfattende funktionalitet til at oprette forskellige typer af grafer, er det overraskende **nemt at bruge**. Derudover er `matplotlib` **open source**, hvilket betyder, at det er frit tilgængeligt og løbende forbedres af et stort fællesskab.

`matplotlib` er et fremragende udgangspunkt for at lære datavisualisering i Python, da mange andre biblioteker er bygget ovenpå det.

Før vi dykker ned i `matplotlib`, lad os se på et eksempel på en graf oprettet med det:

Dette plot kan oprettes med blot få linjer kode. Derudover er det muligt at gøre det **interaktivt**, hvilket demonstrerer mulighederne med `matplotlib`.  

Størstedelen af `matplotlib`-værktøjerne findes i `pyplot`-undermodulet, som anvendes gennem hele kurset.


import unittest
import ast
import inspect
import user_code

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

class TestMatplotlibImports(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.source = inspect.getsource(user_code)
        self.tree = ast.parse(self.source)

    def test_import_without_from(self):
        found = any(
            isinstance(node, ast.Import) and
            any(alias.name == "matplotlib.pyplot" and alias.asname == "plt" for alias in node.names)
            for node in self.tree.body
        )
        _dynamic_test(
            self,
            found,
            "Import without 'from' keyword is correct",
            "Missing or incorrect import without 'from' keyword"
        )

    def test_import_with_from(self):
        found = any(
            isinstance(node, ast.ImportFrom) and
            node.module == "matplotlib" and
            any(alias.name == "pyplot" and alias.asname == "plt" for alias in node.names)
            for node in self.tree.body
        )
        _dynamic_test(
            self,
            found,
            "Import with 'from' keyword is correct",
            "Missing or incorrect import with 'from' keyword"
        )

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_import.py

Data er overalt omkring os, og det er yderst vigtigt at kunne forstå det. Visualisering hjælper dig med at håndtere data ved at finde bestemte mønstre og indsigter. Du opbygger et solidt fundament inden for datavisualisering ved hjælp af Python og dets biblioteker, såsom matplotlib og seaborn, for at udtrække så meget information som muligt fra data på en overskuelig og præcis måde.

Opdag det grundlæggende inden for datavisualisering med Matplotlib. Lær dets kernekoncepter, udforsk dets fordele, og opret dit første enkle plot ved hjælp af dette fundamentale plotbibliotek.

Opnå færdigheder i at visualisere data gennem de mest populære diagramtyper. Lær at opbygge linje-, punkt- og søjlediagrammer for tydelig formidling af indsigter fra dine data.

Lær at gøre dine plots mere informative og visuelt tiltalende. Tilføj titler, signaturforklaringer, farver og gitterlinjer, og opdag hvordan du effektivt arrangerer flere underplots.

Udforsk statistiske visualiseringer, der hjælper med at analysere datadistributioner og mønstre. Opret histogrammer, boksplot og cirkeldiagrammer for at afdække dybere statistiske indsigter.

Forbedr dine visualiseringsevner med Seaborn. Opret avancerede diagrammer såsom countplots, KDE'er, parplots og heatmaps, mens du mestrer Seaborns elegante stil og tilpasningsmuligheder.

Hvorfor Er Matplotlib Vigtigt?

Løsning

Awesome!

Hvorfor Er Matplotlib Vigtigt?

Løsning