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** on tehokas ja laajasti käytetty Python-kirjasto staattisten, animoitujen ja interaktiivisten visualisointien luomiseen. Se tarjoaa joustavan ja muokattavan tavan tuottaa monipuolisia kuvaajia ja kaavioita, kuten viivakaavioita, pylväsdiagrammeja, histogrammeja, hajontakuvioita ja paljon muuta.

Määritelmä

Vaikka kirjasto tarjoaa kattavat ominaisuudet erilaisten kuvaajatyyppien luomiseen, sen käyttö on yllättävän **helppoa**. Lisäksi `matplotlib` on **avointa lähdekoodia**, eli se on vapaasti saatavilla ja sitä kehittää laaja yhteisö.

`matplotlib` on erinomainen lähtökohta Pythonin tietojen visualisoinnin opiskeluun, sillä monet muut kirjastot perustuvat siihen.

Ennen kuin syvennytään `matplotlib`-kirjastoon, tarkastellaan esimerkkiä sen avulla luodusta kuvaajasta:

Tämä kuvaaja voidaan luoda vain muutamalla koodirivillä. Lisäksi siitä voidaan tehdä **interaktiivinen**, mikä havainnollistaa `matplotlib`-kirjaston ominaisuuksia.

Suurin osa `matplotlib`-työkaluista sijaitsee `pyplot`-alipaketissa, jota käytetään läpi koko kurssin.


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 on kaikkialla ympärillämme, ja sen ymmärtäminen on erittäin tärkeää. Visualisointi auttaa käsittelemään dataa löytämällä siitä tiettyjä kuvioita ja oivalluksia. Kehität vankan perustan datan visualisoinnille Pythonilla ja sen kirjastoilla, kuten matplotlib ja seaborn, saadaksesi mahdollisimman paljon tietoa datasta selkeällä ja tiiviillä tavalla.

Tutustu Matplotlibin keskeisiin tietojen visualisoinnin perusteisiin. Käy läpi sen ydinkäsitteet, tarkastele sen etuja ja luo ensimmäinen yksinkertainen kuvaaja tämän keskeisen piirtoalustan avulla.

Hallitse tiedon visualisointi suosituimpien kuvaajatyypien avulla. Opi rakentamaan viiva-, piste- ja pylväsdiagrammeja havainnollistaaksesi datasta saadut oivallukset selkeästi.

Opi tekemään kaavioistasi informatiivisempia ja visuaalisesti houkuttelevampia. Lisää otsikoita, selitteitä, värejä ja ruudukoita sekä tutustu useiden alikuvioiden tehokkaaseen asetteluun.

Tutustu tilastollisiin visualisointeihin, jotka auttavat analysoimaan aineistojen jakaumia ja rakenteita. Laadi histogrammeja, laatikkokaavioita ja piirakkakaavioita syvällisempien tilastollisten havaintojen löytämiseksi.

Vie visualisointitaitosi seuraavalle tasolle Seabornin avulla. Luo edistyneitä kaavioita, kuten countplot-, KDE-, pair plot- ja heatmap-kaavioita, samalla kun hallitset Seabornin tyylikkäät ulkoasut ja mukautusmahdollisuudet.

Miksi Matplotlib on Tärkeä?

Ratkaisu

Miksi Matplotlib on Tärkeä?

Ratkaisu