Questo capitolo introduce la libreria di visualizzazione Matplotlib e mostra come usarla con i dati.

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Usare l'interfaccia matplotlib.pyplot

Aggiungere dati a un oggetto Axes

Personalizzare i tuoi grafici

Personalizzare l'aspetto dei dati

Personalizzare le etichette degli assi e aggiungere titoli

Small multiples

Creare una griglia di sottotrame

Creare small multiples con plt.subplots

Small multiples con asse y condiviso

Introduzione a Matplotlib

I dati di tipo serie temporale sono dati registrati nel tempo. Visualizzare questo tipo di dati aiuta a chiarire le tendenze e mette in luce le relazioni tra i dati.

Grafici di serie temporali

Leggere dati con un indice temporale

Tracciare dati di serie temporali

Usare un indice temporale per fare zoom

Tracciare serie temporali con variabili diverse

Tracciare due variabili

Definire una funzione che traccia dati di serie temporali

Usare una funzione di plotting

Annotare i dati delle serie temporali

Annotare un grafico di serie temporali

Time series: mettiamo tutto insieme

Rappresentare serie temporali

Le visualizzazioni possono essere utilizzate per confrontare i dati in modo quantitativo. Questo capitolo spiega diversi metodi per visualizzazioni quantitative.

Confronti quantitativi: grafici a barre

Grafico a barre

Grafico a barre impilate

Confronti quantitativi: istogrammi

Creare istogrammi

Istogramma a "step"

Grafici statistici

Aggiungere barre di errore a un grafico a barre

Aggiungere barre di errore a un grafico

Creare boxplot

Confronti quantitativi: scatter plot

Grafico a dispersione semplice

Codificare il tempo con il colore

Confronti quantitativi e visualizzazioni statistiche

Questo capitolo ti mostra come condividere le tue visualizzazioni con gli altri: come salvare le figure come file, come modificarne aspetto e stile e come automatizzarne la creazione a partire dai dati in input.

Preparare le tue figure per condividerle con gli altri

Scegliere uno stile per la stampa

Passare da uno stile all'altro

Salvare le tue visualizzazioni

Salvare un file più volte

Salva una figura con dimensioni diverse

Automatizzare le figure a partire dai dati

Valori unici di una colonna

Automatizza la tua visualizzazione

Dove andare dopo

Condividere le visualizzazioni con gli altri

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

Visualizzare i dati con grafici e figure mette in evidenza i pattern sottostanti e offre spunti utili. Buone visualizzazioni ti aiutano anche a comunicare i tuoi dati agli altri e sono utili per analisti e altri utilizzatori dei dati. In questo corso imparerai a usare Matplotlib, una potente libreria Python per la visualizzazione dei dati. Matplotlib fornisce i mattoni di base per creare visualizzazioni ricche di molte tipologie di insiemi di dati. Imparerai a creare visualizzazioni per diversi tipi di dati e a personalizzarle, automatizzarle e condividerle.

I video contengono trascrizioni in tempo reale che puoi mostrare facendo clic su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso è disponibile a destra nella sezione risorse.
Per ottenere i crediti CPE devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione facendo clic sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

Introduction to Python

Scopri come creare, personalizzare e condividere visualizzazioni dati con Matplotlib.

Impara a creare, personalizzare e condividere visualizzazioni di dati usando Matplotlib.

Scienziato dei dati associato  in Python

Visualizzazione dei dati in Python

Creare una griglia di sottotrame

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

esercizio interattivo pratico