Grafici a linee e a barre in matplotlib
Creare grafici direttamente da un DataFrame.
Grafici a linee e a barre in matplotlib è una lezione Data Science Academy gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 3 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Data Science Academy, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Le immagini superano le tabelle
Una parete di numeri nasconde le tendenze. Un grafico rapido le rivela all'istante: ecco perché ogni analisi termina con un plot. 📊
Importare pyplot una sola volta
Il motore grafico si trova in matplotlib.pyplot, quasi sempre importato come plt. Questo alias breve mantiene ordinate tutte le chiamate ai grafici.
import matplotlib.pyplot as pltI grafici a linee mostrano i cambiamenti
Scelga un grafico a linee quando qualcosa si evolve lungo un asse continuo, come le vendite che aumentano mese dopo mese.
plt.plot(months, sales)Le barre confrontano le categorie
Usi un grafico a barre per confrontare gruppi distinti affiancati, ad esempio le vendite totali di ogni regione.
plt.bar(regions, totals)Tracciare direttamente da pandas
Ogni Series e DataFrame dispone di un .plot integrato che chiama matplotlib al posto Suo, evitando la configurazione manuale.
df["sales"].plot()Scegliere il tipo
Il grafico di pandas accetta un argomento kind. Passi kind="bar" per le barre oppure lo ometta per usare la linea predefinita.
df["sales"].plot(kind="bar")Raggruppare e poi tracciare
Un riepilogo raggruppato si presta bene a un grafico perché il suo indice diventa l'asse x. Raggruppi, aggreghi e poi concateni .plot.
df.groupby("region")["sales"].sum().plot(kind="bar")Visualizzare la figura
Al di fuori di un notebook deve chiamare plt.show per aprire la finestra. In Jupyter il grafico appare automaticamente.
plt.show()Definire le dimensioni
I grafici troppo piccoli nascondono i dettagli. Passi figsize come larghezza e altezza in pollici per dare al grafico lo spazio necessario.
df["sales"].plot(figsize=(8, 4))Sovrapporre altre linee
Chiami plt.plot più volte prima della visualizzazione: matplotlib sovrapporrà ogni linea sugli stessi assi, facilitando il confronto.
Cancellare prima di ridisegnare
I grafici residui possono accumularsi tra le celle. Ricominci da zero con plt.figure oppure chiuda quelli precedenti per evitare sovrapposizioni.
Verifica rapida
Desidera confrontare le vendite totali di alcune regioni. Quale grafico è più adatto?
Riepilogo: i primi grafici
Ora sa importare plt, tracciare linee per le tendenze e barre per le categorie, nonché creare grafici direttamente da pandas. Ora i Suoi dati hanno finalmente un volto! 🎨
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Scrivi ed esegui vero codice nel tuo browser, ricevi aiuto istantaneo da un tutor IA disponibile 24/7, e riprendi da dove hai lasciato sul web o nell'app.
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Domande Frequenti
La lezione «Grafici a linee e a barre in matplotlib» è gratuita?
Sì — il testo completo di «Grafici a linee e a barre in matplotlib» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Data Science Academy, passa a CoddyKit PRO. Il corso Data Science Academy include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «Grafici a linee e a barre in matplotlib»?
Creare grafici direttamente da un DataFrame. Eserciti Data Science Academy con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare Data Science Academy?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Data Science Academy su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 3 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «Grafici a linee e a barre in matplotlib»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Data Science Academy?
Sì. Ogni lezione Data Science Academy include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- Ordinare per una o più colonne
- Il primo riepilogo con groupby
- Grafici a linee e a barre in matplotlib
- Etichette, titoli e legende