Кейс 6: Визуализация данных для анализа с использованием Matplotlib

Создайте файл в Jupiter notebook, назовите его фамилия_№группы.

Создание базового рисунка (figure): Создайте пустой рисунок и настройте его размер, чтобы привыкнуть к понятию рисунка.

Используйте plt.figure(figsize=(8, 6)) для создания рисунка. Настройте размер рисунка и выведите его, чтобы убедиться, что все работает корректно.

Гистограмма: Постройте гистограмму для числового столбца данных, чтобы увидеть распределение значений.

Используйте plt.hist() для построения гистограммы по выбранному столбцу данных. Настройте параметры, такие как количество бинов, и выведите график.

Диаграмма рассеяния: Постройте диаграмму рассеяния для двух числовых столбцов, чтобы проанализировать связь между переменными.

Используйте plt.scatter(x, y) для построения диаграммы рассеяния. Укажите, что ось x соответствует одному столбцу, а ось y — другому, и выведите график.

Линейный график: Постройте линейный график для анализа тренда числовых данных, например, изменение значений по времени.

Используйте plt.plot(x, y) для создания линейного графика, где ось x — это время (или другая переменная), а ось y — значения. Настройте график и выведите его.

Круговая диаграмма: Создайте круговую диаграмму, чтобы отобразить распределение категорий в выбранном столбце данных.

Используйте plt.pie() для создания круговой диаграммы. Укажите доли для каждой категории и выведите график.

Диаграмма размаха (boxplot): Постройте диаграмму размаха для анализа распределения данных и выявления выбросов.

Используйте plt.boxplot() для создания диаграммы размаха по выбранному столбцу данных. Настройте параметры и выведите график.

Тепловая карта: Постройте тепловую карту для визуализации корреляции между числовыми столбцами данных.

Используйте метод sns.heatmap() из библиотеки Seaborn, которая работает на базе Matplotlib, для построения тепловой карты. Выведите корреляцию для числовых столбцов данных.

Настройка осей и заголовков: Добавьте названия осей и заголовок к одному из графиков, чтобы сделать его более информативным.

Используйте plt.xlabel(), plt.ylabel(), и plt.title() для настройки осей и заголовка.

Настройка цвета и стиля линий: Измените цвет и стиль линии на линейном графике, чтобы сделать его более заметным и стильным.

Используйте аргументы color, linestyle, и linewidth в plt.plot() для изменения цвета и стиля линии. Выведите график с новыми параметрами.

Сравнительная гистограмма: Постройте гистограммы для двух разных столбцов данных на одном рисунке для их сравнения.

Используйте plt.hist() дважды для создания двух гистограмм на одном рисунке, укажите разные цвета для наглядности.

Построение графиков с легендой: Постройте линейный график с несколькими линиями и добавьте легенду для их различия.

Используйте plt.plot() для построения нескольких линий на одном графике и plt.legend() для добавления легенды.

Создание тепловой карты для категорий: Постройте тепловую карту, показывающую распределение категорий по частоте.

Используйте sns.heatmap() и передайте в нее частотную таблицу для создания тепловой карты, отображающей распределение категорий.