Гистограмма используется для визуализации распределения данных. Пример:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Создаем данные для примера
data = np.random.randn(1000)
# Строим гистограмму
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black')
# Добавляем подписи и заголовок
plt.xlabel('Значения')
plt.ylabel('Частота')
plt.title('Пример гистограммы')
# Показываем график
plt.show()
```
3. Круговая диаграмма
Круговая диаграмма отображает доли от целого. Пример:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Создаем данные для примера
sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['Категория 1', 'Категория 2', 'Категория 3', 'Категория 4']
# Строим круговую диаграмму
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=['skyblue', 'lightcoral', 'lightgreen', 'lightpink'])
# Добавляем заголовок
plt.title('Пример круговой диаграммы')
# Показываем график
plt.show()
```
4. Диаграмма разброса
Диаграмма разброса отображает связь между двумя переменными. Пример:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Создаем данные для примера
x = np.random.randn(100)
y = 2 * x + np.random.randn(100)
# Строим диаграмму разброса
plt.scatter(x, y, color='green', alpha=0.7)
# Добавляем подписи и заголовок
plt.xlabel('X-ось')
plt.ylabel('Y-ось')
plt.title('Пример диаграммы разброса')
# Показываем график
plt.show()
```
5. Столбчатая диаграмма
Столбчатая диаграмма хорошо подходит для сравнения значений различных категорий.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# Создаем данные для примера
categories = ['Категория 1', 'Категория 2', 'Категория 3', 'Категория 4']
values = [25, 40, 30, 20]
# Строим столбчатую диаграмму
plt.bar(categories, values, color=['blue', 'orange', 'green', 'red'])
# Добавляем подписи и заголовок
plt.xlabel('Категории')
plt.ylabel('Значения')
plt.title('Пример столбчатой диаграммы')
# Показываем график
plt.show()
```
6. Ящик с усами (Boxplot)
Диаграмма "ящик с усами" отображает статистическое распределение данных.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Создаем данные для примера
data = np.random.randn(100, 3)
# Строим ящик с усами
plt.boxplot(data, labels=['Группа 1', 'Группа 2', 'Группа 3'])
# Добавляем подписи и заголовок
plt.xlabel('Группы')
plt.ylabel('Значения')
plt.title('Пример диаграммы "ящик с усами"')
# Показываем график
plt.show()
```
7. Тепловая карта
Тепловая карта отображает данные в виде цветового спектра, что делает их восприятие более интуитивным.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Создаем данные для примера
data = np.random.rand(10, 10)
# Строим тепловую карту
plt.imshow(data, cmap='viridis', interpolation='nearest')
# Добавляем цветовую шкалу
plt.colorbar()
# Добавляем заголовок
plt.title('Пример тепловой карты')
# Показываем график
plt.show()
```
Эти примеры