5 Шагов для создания красивых линейных графиков с помощью Python

5 Шагов для создания эффектных графиков с помощью Python

Как использовать полный потенциал Matplotlib для рассказа более увлекательной истории

Мотивация

Несколько месяцев назад я написал статью о столбчатых диаграммах и о том, как их можно сделать понятными, понятными самим себе и визуально привлекательными для аудитории с целью рассказать более увлекательную историю (ссылка ниже).

5 шагов для создания красивых столбчатых диаграмм с помощью Python

Как использовать полный потенциал Matplotlib для рассказа более увлекательной истории

towardsdatascience.com

В этой статье я рассмотрю линейные графики, которые имеют другие особенности, заслуживающие изучения.

• Не подавайте заявку на работу в IT-сфере, не овладев эти 6 обязательными навыками в области науки о данных – Полное руководство дата-сайентиста в Spotify (с привкусом Хэллоуина)
• Повысьте эффективность своих систем машинного обучения всего в 4 простых шага
• 7 Шагов к овладению манипуляциями данными с помощью Pandas и Python

Matplotlib позволяет быстро и легко рисовать данные с помощью готовых функций, но настройка требует больше усилий.

Я потратил некоторое время на исследование лучших практик по созданию увлекательных графиков с помощью Matplotlib, чтобы вам не пришлось.

Идея заключается в следующем…

… на это:

Все изображения, если не указано иное, принадлежат автору.

#0 Данные

Для иллюстрации методологии я использовал общедоступный набор данных, содержащий информацию о ВВП стран за последние 50 лет:

Источник: Данные национальных счетов Всемирного банка и данных национальных счетов ОЭСР.URL лицензии: https://datacatalog.worldbank.org/public-licenses#cc-byТип лицензии: CC BY-4.0

После импорта необходимых пакетов для чтения данных и создания графиков я просто отфильтровал Топ-20 стран 2022 года:

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import timedelta# Read the datadf = pd.read_csv('88a1e584-0a94-4e73-b650-749332831ef4_Data.csv', sep=',')df.drop(['Series Name', 'Series Code', 'Country Code']…