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** är ett kraftfullt och allmänt använt Python-bibliotek för att skapa statiska, animerade och interaktiva visualiseringar. Det erbjuder ett flexibelt och anpassningsbart sätt att generera ett brett utbud av diagram och grafer, inklusive linjediagram, stapeldiagram, histogram, spridningsdiagram och mer.

Definition

Trots att det erbjuder omfattande funktionalitet för att skapa olika typer av diagram är det förvånansvärt **lätt att använda**. Dessutom är `matplotlib` **öppen källkod**, vilket innebär att det är fritt tillgängligt och kontinuerligt förbättras av ett stort community.

`matplotlib` är en utmärkt utgångspunkt för att lära sig datavisualisering i Python, eftersom många andra bibliotek är byggda ovanpå det.

Innan vi fördjupar oss i `matplotlib`, låt oss titta på ett exempel på ett diagram som skapats med dess hjälp:

Detta diagram kan skapas med endast några rader kod. Dessutom är det möjligt att göra det **interaktivt**, vilket visar på `matplotlib`-bibliotekets kapacitet.

De flesta verktyg i `matplotlib` finns i undermodulen `pyplot`, som används genom hela kursen.


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 finns överallt omkring oss, och att förstå den är oerhört viktigt. Visualisering hjälper dig att hantera data genom att identifiera vissa mönster och insikter. Du kommer att bygga en gedigen grund inom datavisualisering med Python och dess bibliotek, såsom matplotlib och seaborn, för att få ut så mycket information som möjligt ur data på ett snyggt och koncist sätt.

Upptäck grunderna i datavisualisering med Matplotlib. Lär dig dess kärnkoncept, utforska dess fördelar och skapa ditt första enkla diagram med detta grundläggande visualiseringsbibliotek.

Bemästra hur du visualiserar data med de mest populära diagramtyperna. Lär dig att skapa linje-, punkt- och stapeldiagram för att tydligt kommunicera insikter från din data.

Lär dig göra dina diagram mer informativa och visuellt tilltalande. Lägg till titlar, förklaringar, färger och rutnät, samt upptäck hur du effektivt arrangerar flera delplottar.

Utforska statistiska visualiseringar som hjälper till att analysera datadistributioner och mönster. Skapa histogram, lådagram och cirkeldiagram för att avslöja djupare statistiska insikter.

Ta dina visualiseringskunskaper till nästa nivå med Seaborn. Skapa avancerade diagram såsom countplots, KDE, parplottar och värmekartor samtidigt som du behärskar Seaborns eleganta stil och anpassningsmöjligheter.

Varför Är Matplotlib Viktigt?

Lösning

Awesome!

Varför Är Matplotlib Viktigt?

Lösning