<jupyter_start><jupyter_text>* @author: <EMAIL>  * @site: e-smartdata.org  Matplotlib >Strona biblioteki: [https://matplotlib.org/](https://matplotlib.org/)  >Dokumentacja: [https://matplotlib.org/contents.html](https://matplotlib.org/contents.html)>>Matplotlib jest podstawową biblioteką do wizualizacji danych w języku Python.  >Aby zainstalować bibliotekę matplotlib, użyj polecenia poniżej:```pip install matplotlib``` Spis treści:1. [Wykres liniowy](1)2. [Tworzenie wielu wykresów](2)3. [Wykresy słupkowe](3)4. [Wykresy punktowe](4)<jupyter_code>import matplotlib
matplotlib.__version__
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
fig = plt.figure()
fig.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Wykres liniowy<jupyter_code>_ = plt.plot([0, 1], [0, 3])
plt.plot([0, 1], [0, 3], label='line', color='green')
plt.xlabel('oś x')
plt.ylabel('oś y')
plt.title('Wykres')
_ = plt.legend()
plt.plot([0, 1, 2], [0, 3, 2], label='line', color='green')
plt.xlabel('oś x')
plt.ylabel('oś y')
plt.title('Wykres')
_ = plt.legend()
x = np.arange(-3, 3, 0.1)
x_sin = np.sin(x)
x_cos = np.cos(x)

plt.plot(x, x_sin)
_ = plt.plot(x, x_cos)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Tworzenie wielu wykresów<jupyter_code>plt.subplot(121)
plt.plot([0, 1, 2], [3, 2, 5])
plt.subplot(122)
plt.plot([0, 1, 2], [3, 1, 4], 'r--')
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))

plt.subplot(131)
plt.plot([0, 1, 2], [3, 2, 5])
plt.subplot(132)
plt.plot([0, 1, 2], [3, 1, 4], 'r--')
plt.subplot(133)
plt.plot([0, 1, 2], [3, 1, 4], 'ro')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Wykresy słupkowe<jupyter_code>plt.bar(x=[0, 1, 2, 3], height=[1.2, 3.2, 1.2, 5.2])
plt.bar(x=['a', 'b', 'c', 'd'], height=[1.2, 3.2, 1.2, 5.2])
plt.barh(y=['a', 'b', 'c', 'd'], width=[1.2, 3.2, 1.2, 5.2])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Wykresy punktowe<jupyter_code>x1 = np.random.randn(300)
x2 = np.random.randn(300)

plt.scatter(x=x1, y=x2)
x3 = np.random.randn(300) * 50

plt.scatter(x=x1, y=x2, s=x3)
plt.scatter(x=x1, y=x2, s=x3, alpha=0.5)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.21923076923076923, 'fraction_numerical': 0.06057692307692308, 'mean_word_length': 6.030405405405405, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 22, '<?xml version=': 0, '>': 27, 'https://': 4, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '5', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '425444', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 1092, 'n_tokens_neox': 1012, 'n_words': 183, 'path': '03_wizualizacje_danych/01_matplotlib_intro.ipynb', 'repo_name': 'hulkavocado/data_science_bootcamp_master_storage', 'size': '2098'}