Summary  
This chapter introduces how to use a high-level plotting library interface to generate interactive charts with just a few lines of code.  

General domain of usage  
Data visualization

**Matplotlib** è una potente e ampiamente utilizzata libreria Python per la creazione di visualizzazioni statiche, animate e interattive. Offre un modo flessibile e personalizzabile per generare una vasta gamma di grafici e diagrammi, inclusi grafici a linee, grafici a barre, istogrammi, grafici a dispersione e altri ancora.

Definizione

Sebbene offra funzionalità complete per creare diversi tipi di grafici, rimane sorprendentemente **facile da usare**. Inoltre, `matplotlib` è **open source**, quindi è disponibile gratuitamente e continuamente migliorato da una vasta comunità.

`matplotlib` rappresenta un ottimo punto di partenza per apprendere la visualizzazione dei dati in Python, poiché molte altre librerie si basano su di essa.

Prima di approfondire `matplotlib`, osserviamo un esempio di grafico creato con il suo supporto:

Questo grafico può essere creato con poche righe di codice. Inoltre, è possibile renderlo **interattivo**, mostrando le potenzialità di `matplotlib`.

La maggior parte delle utilità di `matplotlib` si trova nel sottopacchetto `pyplot`, utilizzato durante tutto il corso.


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

Padroneggia le competenze fondamentali della visualizzazione dei dati utilizzando l'approccio orientato agli oggetti in Matplotlib. Impara a controllare ogni aspetto delle tue figure, dagli assi e legende ai colori e stili. Crea grafici statici di qualità professionale, gestisci dati temporali ed esporta grafici ad alta risoluzione per report e pubblicazioni.

Introduzione a Matplotlib

Soluzione

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