Завантаження даних Matplotlib

Завантаження даних у Matplotlib є важливим етапом для створення графіків на основі реальних або збережених даних. Ви можете завантажувати дані з різних джерел, таких як CSV-файли, Excel-файли, бази даних тощо. Давайте розглянемо декілька прикладів завантаження даних і побудови графіків у Matplotlib.

Крок 1: Завантаження даних із CSV-файлу

CSV (Comma-Separated Values) — це один із найпоширеніших форматів для зберігання табличних даних. Його легко обробляти за допомогою бібліотеки `pandas`, яка добре інтегрується з `Matplotlib`.

Приклад завантаження даних із CSV та побудови графіка

1. Встановлення бібліотеки Pandas (якщо ще не встановлена):

pip install pandas

2. Завантаження даних із CSV та побудова графіка:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

• Завантаження даних із CSV-файлу
  data = pd.read_csv(‘data.csv’) # Замість ‘data.csv’ вкажіть шлях до вашого файлу
• Припустимо, у нас є два стовпці: ‘Date’ та ‘Value’
  x = data[‘Date’]
  y = data[‘Value’]
• Побудова графіка
  plt.plot(x, y, marker=’o’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘Дата’)
  plt.ylabel(‘Значення’)
  plt.title(‘Значення у часі’)
• Повернути значення по x під певним кутом для зручності читання
  plt.xticks(rotation=45)
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 2: Завантаження даних із Excel-файлу

Excel-файли (з розширенням `.xls` або `.xlsx`) також є популярним форматом для зберігання даних. Для їх завантаження можна використовувати бібліотеку `pandas`.

Приклад завантаження даних із Excel та побудови графіка

1. Встановлення необхідних бібліотек (якщо ще не встановлені):

pip install pandas openpyxl

2. Завантаження даних із Excel-файлу:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

• Завантаження даних із Excel-файлу
  data = pd.read_excel(‘data.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
• Припустимо, у нас є два стовпці: ‘Category’ та ‘Value’
  x = data[‘Category’]
  y = data[‘Value’]
• Побудова стовпчастої діаграми
  plt.bar(x, y, color=’green’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘Категорія’)
  plt.ylabel(‘Значення’)
  plt.title(‘Розподіл значень по категоріях’)
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 3: Завантаження даних із бази даних

Якщо ваші дані зберігаються в базі даних, ви можете використовувати бібліотеку `SQLAlchemy` або `pandas` для виконання SQL-запитів і завантаження даних у DataFrame.

Приклад завантаження даних із SQLite та побудови графіка

1. Встановлення необхідних бібліотек (якщо ще не встановлені):

pip install pandas sqlalchemy

2. Завантаження даних із бази даних SQLite:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

• Підключення до бази даних SQLite
  engine = create_engine(‘sqlite:///database.db’) # Замість ‘database.db’ вкажіть шлях до вашої бази даних
• Виконання SQL-запиту для завантаження даних
  query = “SELECT * FROM table_name” # Замість ‘table_name’ вкажіть вашу таблицю
  data = pd.read_sql(query, engine)
• Припустимо, у нас є два стовпці: ‘X_value’ та ‘Y_value’
  x = data[‘X_value’]
  y = data[‘Y_value’]
• Побудова графіка
  plt.plot(x, y, linestyle=’–‘, marker=’o’, color=’b’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘X значення’)
  plt.ylabel(‘Y значення’)
  plt.title(‘Графік із бази даних’)
• Відображення графіка
  plt.show()

Крок 4: Завантаження даних з Інтернету

Дані можуть бути завантажені безпосередньо з Інтернету, якщо вони доступні у форматі CSV або іншому підтримуваному форматі.

Приклад завантаження даних з Інтернету та побудови графіка

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

• Завантаження даних із URL
  url = ‘https://example.com/data.csv’ # Вкажіть URL до вашого файлу
  data = pd.read_csv(url)
• Припустимо, у нас є два стовпці: ‘Date’ та ‘Value’
  x = data[‘Date’]
  y = data[‘Value’]
• Побудова графіка
  plt.plot(x, y, marker=’o’, linestyle=’-‘, color=’r’)
• Додавання підписів
  plt.xlabel(‘Дата’)
  plt.ylabel(‘Значення’)
  plt.title(‘Графік з даних з Інтернету’)
• Відображення графіка
  plt.show()

Тест Python. Завантаження даних

Висновок

Matplotlib у поєднанні з `Pandas` дозволяє легко завантажувати дані з різних джерел і будувати інформативні графіки. Незалежно від того, чи працюєте ви з локальними файлами, базами даних або завантажуєте дані з Інтернету, ці інструменти забезпечують гнучкість і простоту у використанні.