Summary  
This chapter introduces how to create and manage Figure and Axes objects in matplotlib’s artist layer via the pyplot module, demonstrating the use of subplots() to set up a canvas, plotting on the Axes, and printing the canvas with show().

General domain of usage  
Data visualization

`matplotlib` має три шари:
* **Шар бекенду**: відображає графік на екрани або у файли;
* **Шар художника**: описує, як організовані дані, складається з одного об'єкта — `Artist`;
* **Скриптовий шар**: з'єднує два попередні шари та спрощує доступ до них.

Основна увага приділяється скриптовому шару з модулем `pyplot` та шару художника. Шар художника включає наступне:

* **Контейнери** (наприклад, `Figure`, `Axes`);
* **Примітиви** (наприклад, лінія, прямокутник, коло, текст тощо).

`Figure` — це головний об'єкт `Artist`, який можна уявити як полотно, на якому розміщуються всі графіки. По суті, він об'єднує все разом.

З іншого боку, `Axes` — це об'єкт, що складається з двох осей: осі x та осі y.



`Figure` = полотно, `Axes` = x-вісь + y-вісь.

Примітка

Тепер розглянемо створення об'єкта `Figure` та його `Axes`:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot()
plt.show()

Дані оточують нас всюди, і їхнє осмислення є надзвичайно важливим. Візуалізація допомагає працювати з даними, знаходячи певні закономірності та інсайти. Ви здобудете ґрунтовні знання з візуалізації даних за допомогою Python та його бібліотек, таких як matplotlib і seaborn, щоб отримувати максимум інформації з даних у лаконічній та зрозумілій формі.

Спочатку ми розглянемо застосування для побудови графіків, бібліотеку Matplotlib та її переваги. Далі ви створите свій перший простий графік за допомогою Matplotlib.

Тепер ви готові створювати різноманітні графіки, які часто використовуються на практиці. Без зайвих слів, перейдемо до справи прямо зараз!

Побудова та візуалізація даних полягає не лише у створенні одного або декількох графіків, а й у забезпеченні їхньої зрозумілості, чіткості та привабливого вигляду. Час ознайомитися з налаштуванням графіків у matplotlib.

Статистика є невід’ємною частиною роботи з даними, тому надзвичайно важливо вміти створювати різноманітні статистичні графіки. Тепер настав час ознайомитися з найпоширенішими з них.

Seaborn — ще одна потужна бібліотека для побудови графіків у Python, створена на основі matplotlib. Тепер, коли ви ознайомилися з matplotlib, настав час зануритися у візуалізацію за допомогою seaborn.

Створення Полотна

Створення Полотна