«О нет, только не графики!» - часто слышу подобное от студентов. Действительно, построение графиков в питоне может показаться довольно муторным занятием: куча разных библиотек, везде свои названия методов и своеобразный синтаксис, в котором легко запутаться🙈
Главное преимущество - то что в питоне мы можем легко обработать и собрать нужные данные. И на самом деле, если один раз разобраться с библиотеками и иметь под рукой шпаргалку основных типов графиков в любимой библиотеке, это сильно упростит работу и избавит от необходимости выгружать данные и строить визуализации в сторонних программах. К тому же, при помощи некоторых библиотек можно легко построить очень оригинальные картинки, включая анимации:)

Итак, библиотеки для построения графиков в питоне:
🌟 pandas (да-да, и это самый простой и быстрый способ что-то нарисовать);
🌟 plotly (преимущество этой библиотеки - интерактивность);
🌟 matplotlib (классическая библиотека, графики - статичные изображения);
🌟 seaborn (более высокоуровневая надстройка над matplotlib).

Копировать шаблонный код для построения графиков откуда-либо нормально: в некоторых случаях он, действительно, бывает громоздким. И даже если выучили все методы и аргументы функций наизусть, писать с нуля одно и тоже не всегда эффективно😁

А пока ловите небольшую шпаргалку по plotly - в ней несколько примеров построения самых популярных видов графиков + парочка нестандартных визуализаций. Сам код и его копия в пдф во вложениях, в ноутбуке можно запустить интерактив:)

Всем красивых графиков!💅

#python@data_easy
#аналитика@data_easy