Bu modulda tahlil natijasini ko’zga ko’rinadigan holga keltirish — Matplotlib kutubxonasi va Pandas’ning plot usuli o’rganildi.

Matplotlib asoslari

Matplotlib — Python’ning tayanch grafik kutubxonasi; Pandas o’zining plot usulida ham aynan uni chaqiradi:

import matplotlib.pyplot as plt

oylar = ["Yan", "Fev", "Mar", "Apr"]
savdo = [120, 150, 130, 180]

plt.plot(oylar, savdo, marker="o")
plt.title("Oylik savdo")
plt.xlabel("Oy")
plt.ylabel("mln so'm")
plt.grid(True)
plt.show()

Har bir grafikning majburiy "odobi": sarlavha (title), o’q yozuvlari (xlabel, ylabel) va bir nechta chiziq bo’lsa — legend. Yozuvsiz grafik o’quvchiga hech narsa aytmaydi.

Qaysi diagramma qachon

Eng ko’p adashtiriladigan juftlik — bar va hist: bar tayyor qiymatlarni kategoriya bo’yicha chizadi, hist esa sonlar ro’yxatini o’zi oraliqlarga (bin) bo’lib, har oraliqda nechta qiymat borligini sanaydi.

import numpy as np

ballar = np.random.default_rng(1).normal(70, 12, 200)
plt.hist(ballar, bins=15, edgecolor="black")
plt.title("Ballar taqsimoti")
plt.show()

Pandas’dan to’g’ridan-to’g’ri chizish

DataFrame’ning o’zidan bir qadamda grafik olinadi — bu ichkarida baribir Matplotlib:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"oy": ["Yan", "Fev", "Mar", "Apr"],
                   "A": [120, 150, 130, 180],
                   "B": [90, 110, 140, 120]}).set_index("oy")
df.plot(kind="bar")
plt.ylabel("mln so'm")
plt.show()

kind parametri diagramma turini tanlaydi: "line" (standart), "bar", "hist", "scatter" (bunda x= va y= ham beriladi). Indeks gorizontal o’qqa chiqadi — shuning uchun chizishdan oldin kerakli ustunni set_index qilish qulay.

Grafikni saqlash

plt.plot(oylar, savdo)
plt.savefig("savdo.png", dpi=150)
plt.show()

Muhim tartib: savefig show dan oldin chaqiriladi. show figurani ko’rsatib bo’lib tozalab yuboradi — undan keyingi savefig bo’sh oq rasm saqlashi mumkin.

Amaliyot

1. O’zingizning haftalik xarajatlaringizni (7 kun) chiziqli grafikda chizing — sarlavha va o’q yozuvlari bilan.
2. 4 ta fan bo’yicha o’rtacha ballaringizni ustunli diagrammada solishtiring.
3. default_rng bilan 500 ta normal taqsimlangan son yaratib, 20 binli histogramma chizing; bins=5 bilan qayta chizib farqni kuzating.
4. Ikki ustunli DataFrame yasab (masalan, reklama xarajati va savdo), df.plot(kind="scatter", x=..., y=...) bilan bog’lanishni ko’rsating.
5. Istalgan grafikni PNG qilib saqlang va fayl ochilishini tekshiring.

Modul (va kurs!) testi keyingi darsda.