matplotlib
DataRappresentazione del grafico
Panoramica matplotlib
Matplotlibè la libreria di grafici più utilizzata di Python. Ti consente di creare grafici 2D di qualità da pubblicazione: grafici a barre, grafici a linee, grafici a dispersione, istogrammi, grafici a torta e molto altro ancora, con solo poche righe di codice.Matplotlibsi integra perfettamente conNumPyePandas, rendendolo il livello di visualizzazione predefinito per quasi tutti i flussi di lavoro di data science.
PyRunesegue il rendering dei graficiMatplotlibdirettamente nel browser all'interno di una scheda GRAPHS dedicata. Quando il tuo codice chiama plt.show(),PyRunintercetta la figura e la visualizza come un nitido SVG insieme all'output del terminale. Non è necessario un notebook Jupyter o un server di visualizzazione locale: basta scrivere il codice di stampa ed eseguirlo.
Codice e output di esecuzione
Rende un grafico nella scheda GRAFICI.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
langs = ['Python', 'JavaScript', 'TypeScript', 'Rust', 'Go']
scores = [95, 88, 82, 78, 75]
colors = ['#0D9488', '#F59E0B', '#3B82F6', '#EF4444', '#8B5CF6']
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
bars = ax.bar(langs, scores, color=colors, edgecolor='none', width=0.6)
ax.set_title('Language Popularity Index 2025', fontsize=14, fontweight='bold', pad=15)
ax.set_ylabel('Score', fontsize=11)
ax.set_ylim(60, 100)
ax.spines[['top', 'right']].set_visible(False)
for bar, score in zip(bars, scores):
ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.5,
str(score), ha='center', va='bottom', fontweight='bold')
plt.tight_layout()
plt.show()Pacchetti correlati
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