Графики в Python: практическое руководство с примерами кода

Расширенные примеры построения графиков в Python

Пример 1. Сложный многослойный график в Matplotlib с использованием subplots

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.sin(x)*np.cos(x)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))

axes[0,0].plot(x, y1, 'r')
axes[0,0].set_title('Синус')
axes[0,1].plot(x, y2, 'b--')
axes[0,1].set_title('Косинус')
axes[1,0].plot(x, y3, 'g-.')
axes[1,0].set_title('Произведение')
axes[1,1].scatter(x[::20], y1[::20], c='purple', alpha=0.5)
axes[1,1].set_title('Дискретные точки')

plt.tight_layout()
plt.show()

[График с четырьмя подграфиками: синус, косинус, произведение и scatter-график]

Subplots позволяют разместить несколько взаимосвязанных графиков в одной фигуре. tight_layout() предотвращает наложение подписей.

Пример 2. Тепловая карта корреляций с Seaborn

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = sns.load_dataset('tips')
corr = df.corr(numeric_only=True)
sns.heatmap(corr, annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1, linewidths=0.5)
plt.title('Корреляция числовых признаков tips')
plt.show()

[Тепловая карта 3x3 с аннотированными значениями корреляции]

Параметр annot=True отображает числа внутри ячеек. cmap задает цветовую шкалу. Важно: для корректной работы corr() необходимо выбрать только числовые столбцы.

Пример 3. Интерактивная 3D-поверхность с Plotly

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=Z, x=x, y=y, colorscale='Viridis')])
fig.update_layout(title='3D поверхность sin(sqrt(x^2+y^2))',
                  scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'))
fig.show()

[Интерактивный 3D-график с возможностью вращения и зума]

3D-графики Plotly поддерживают вращение мышью. Для больших поверхностей можно уменьшить шаг сетки, но это повлияет на производительность.

Пример 4. Группированные столбчатые диаграммы с помощью Pandas и Matplotlib

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Группа': ['A','B','C','D'],
        '2021': [23, 45, 56, 78],
        '2022': [30, 50, 60, 85],
        '2023': [35, 55, 65, 90]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index('Группа').plot(kind='bar', figsize=(8,5), color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c'])
plt.title('Продажи по группам за три года')
plt.ylabel('Значение')
plt.xticks(rotation=0)
plt.legend(title='Год')
plt.tight_layout()
plt.show()

[Группированный столбчатый график с тремя столбцами на каждую группу]

Метод df.set_index('Группа') задает метки по оси X. Для изменения ширины столбцов используется параметр width в plot().

Пример 5. Анимированный график движения точки с помощью Matplotlib.animation

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig, ax = plt.subplots()
xdata, ydata = [], []
ln, = ax.plot([], [], 'ro', animated=True)

def init():
    ax.set_xlim(0, 2*np.pi)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    return ln,

def update(frame):
    xdata.append(frame)
    ydata.append(np.sin(frame))
    ln.set_data(xdata, ydata)
    return ln,

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.linspace(0, 2*np.pi, 128),
                    init_func=init, blit=True, interval=20)
plt.show()

[Анимация: точка движется по синусоиде, оставляя след]

Для сохранения анимации в GIF используйте ani.save('sinus.gif', writer='pillow'). Убедитесь, что установлены pillow и ffmpeg (для MP4).