МЕТОДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ MATPLOTLIB И SEABORN
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20292147Ключевые слова:
Визуализация данных, Python, Matplotlib, Seaborn, статистический анализ, типы графиков, анализ данных (Data Analytics), эстетика визуализации, тенденции и аномалии.Аннотация
В данной статье рассматривается важность визуализации данных в современной науке о данных (Data Science), а также возможности использования библиотек Matplotlib и Seaborn языка программирования Python. В тексте объясняются критерии выбора типов графиков в зависимости от видов данных (числовых, категориальных, временных и географических). Также анализируется, как интеграция гибкости Matplotlib и статистической эстетики Seaborn упрощает анализ данных и повышает эффективность процесса принятия решений.Библиографические ссылки
Yusupov, G. Ma'lumotlarni Vizualizatsiya Qilishning Zamonaviy Usullari. Urganch: Xorazm Universiteti nashriyoti, 2022. – 145-152-betlar.
Usmonov, F. Katta Ma'lumotlar Tahlili va Vizualizatsiyasi. Andijon: Bilim Nashriyoti, 2018. – 88-95-betlar.
Abdullayev, R. Matplotlib va Seaborn Yordamida Statistik Diagrammalar. Buxoro: O'qituvchi nashriyoti, 2020. – 62-70-betlar.
Karimov, S. Python va Ma'lumotlar Ilmi: Amaliy Qo'llanma. Samarqand: Universitet Nashriyoti, 2021. – 210-225-betlar.
Axmedov, I. Ma'lumotlarni Vizualizatsiya Qilish Asoslari. Toshkent: Fan va Texnologiya, 2019. – 45-53-betlar.
Hunter, J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment. Computing in Science & Engineering, vol. 9, no. 3, 2007. – pp. 90-95. (Asosiy manba sifatida qo'shildi).
Waskom, M. L. Seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 2021. – p. 3021. (Asosiy manba sifatida qo'shildi).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Innovative Academy RSC
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
