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 kraftig og mye brukt Python-bibliotek for å lage statiske, animerte og interaktive visualiseringer. Det gir en fleksibel og tilpassbar måte å generere et bredt spekter av diagrammer og grafer, inkludert linjediagrammer, stolpediagrammer, histogrammer, spredningsdiagrammer og mer.

Definisjon

Selv om det tilbyr omfattende funksjonalitet for å lage ulike typer diagrammer, er det overraskende **enkelt å bruke**. I tillegg er `matplotlib` **åpen kildekode**, noe som betyr at det er fritt tilgjengelig og kontinuerlig forbedres av et stort fellesskap.

`matplotlib` er et utmerket utgangspunkt for å lære datavisualisering i Python, siden mange andre biblioteker er bygget på toppen av det.

Før vi går videre med `matplotlib`, la oss se på et eksempel på et diagram laget med dette biblioteket:

Dette diagrammet kan lages med bare noen få kodelinjer. Videre er det mulig å gjøre det **interaktivt**, noe som viser mulighetene til `matplotlib`.

De fleste verktøyene i `matplotlib` finnes i `pyplot`-undermodulen, som benyttes gjennom 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 finnes overalt rundt oss, og det er svært viktig å kunne tolke det. Visualisering hjelper deg å håndtere data ved å finne bestemte mønstre og innsikter. Du vil utvikle et solid grunnlag i datavisualisering ved bruk av Python og dets biblioteker, som matplotlib og seaborn, for å hente ut mest mulig informasjon fra data på en ryddig og presis måte.

Oppdag det grunnleggende innen datavisualisering med Matplotlib. Lær om kjernebegrepene, utforsk fordelene, og lag din første enkle graf med dette grunnleggende biblioteket for plotting.

Behersk visualisering av data gjennom de mest populære diagramtypene. Lær å bygge linje-, punkt- og stolpediagrammer for å formidle innsikt fra dataene dine på en tydelig måte.

Lær å gjøre diagrammene dine mer informative og visuelt tiltalende. Legg til titler, forklaringer, farger og rutenett, og oppdag hvordan du effektivt kan arrangere flere delplott.

Utforsk statistiske visualiseringer som hjelper med å analysere datadistribusjoner og mønstre. Lag histogrammer, boksdiagrammer og sektordiagrammer for å avdekke dypere statistiske innsikter.

Ta visualiseringsevner til neste nivå med Seaborn. Lag avanserte diagrammer som countplot, KDE, pair plot og heatmap, samtidig som du mestrer Seaborns elegante stil og tilpasningsmuligheter.

Hvorfor Er Matplotlib Viktig?

Løsning

Awesome!

Hvorfor Er Matplotlib Viktig?

Løsning