Описание:
Имеется набор данных о температуре за неделю:
– Дни: `['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']`
– Температура: `[15, 17, 20, 22, 19, 18, 16]`
Постройте линейный график, отображающий изменение температуры. Подпишите оси и добавьте интерактивность.
Решение:
```python
import plotly.graph_objects as go
# Данные
days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
temperatures = [15, 17, 20, 22, 19, 18, 16]
# Построение графика
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Scatter(
x=days,
y=temperatures,
mode='lines+markers',
name='Temperature',
line=dict(color='blue', width=2),
marker=dict(size=8)
))
# Настройка графика
fig.update_layout(
title='Изменение температуры за неделю',
xaxis_title='Дни недели',
yaxis_title='Температура (°C)',
template='plotly_white'
)
# Показ графика
fig.show()
```
Задача 2: Построение круговой диаграммы
Описание:
Имеется информация о продажах по категориям:
– Категории: `['Electronics', 'Clothing', 'Groceries', 'Books', 'Furniture']`
– Продажи: `[1200, 1500, 800, 600, 900]`
Постройте круговую диаграмму, отображающую доли продаж по категориям.
Решение:
```python
import plotly.graph_objects as go
# Данные
categories = ['Electronics', 'Clothing', 'Groceries', 'Books', 'Furniture']
sales = [1200, 1500, 800, 600, 900]
# Построение круговой диаграммы
fig = go.Figure(data=[go.Pie(
labels=categories,
values=sales,
hole=0.4 # Делает диаграмму "пончиковой"
)])
# Настройка графика
fig.update_layout(
title='Распределение продаж по категориям',
template='plotly_white'
)
# Показ графика
fig.show()
```
Задача 3: Построение столбчатого графика с несколькими категориями
Описание:
Имеется информация о продажах в двух магазинах по категориям товаров:
– Категории: `['Electronics', 'Clothing', 'Groceries', 'Books', 'Furniture']`
– Продажи в магазине A: `[1000, 1400, 800, 500, 700]`
– Продажи в магазине B: `[1200, 1500, 600, 700, 900]`
Постройте группированный столбчатый график для сравнения продаж в двух магазинах.
Решение:
```python
# Данные
categories = ['Electronics', 'Clothing', 'Groceries', 'Books', 'Furniture']
sales_a = [1000, 1400, 800, 500, 700]
sales_b = [1200, 1500, 600, 700, 900]
# Построение графика
fig = go.Figure()
fig.add_trace(go.Bar(
x=categories,
y=sales_a,
name='Store A',
marker=dict(color='blue')
))
fig.add_trace(go.Bar(
x=categories,
y=sales_b,
name='Store B',
marker=dict(color='orange')
))
# Настройка графика
fig.update_layout(
title='Сравнение продаж по категориям в двух магазинах',
xaxis_title='Категории',
yaxis_title='Продажи ($)',
barmode='group',
template='plotly_white'
)
# Показ графика
fig.show()
```
Задача 4: Построение тепловой карты продаж по регионам и месяцам
Описание:
Имеются данные о продажах в четырёх регионах за три месяца:
– Регионы: `['North', 'South', 'East', 'West']`
– Месяцы: `['January', 'February', 'March']`
– Продажи (матрица):
```
[[500, 600, 700],
[400, 500, 600],
[700, 800, 900],
[300, 400, 500]]
```
Постройте тепловую карту, отображающую продажи.
Решение:
```python
import plotly.graph_objects as go
# Данные
regions = ['North', 'South', 'East', 'West']
months = ['January', 'February', 'March']
sales_matrix = [
[500, 600, 700],
[400, 500, 600],
[700, 800, 900],
[300, 400, 500]
]
# Построение тепловой карты
fig = go.Figure(data=go.Heatmap(
z=sales_matrix,
x=months,
y=regions,
colorscale='Viridis' # Цветовая схема
))
# Настройка графика
fig.update_layout(
title='Тепловая карта продаж',
xaxis_title='Месяцы',
yaxis_title='Регионы'
)
# Показ графика
fig.show()
```
Задача 5: Построение 3D-графика поверхности функции
Описание: Построить 3D-график для функции ( z = cos(x^2 + y^2) cdot *sin(x – y) ) на диапазоне (x) и (y) от (-5) до (5) с использованием более высокой сетки и с улучшенной цветовой гаммой.