{"id":477684,"date":"2026-04-28T05:55:38","date_gmt":"2026-04-28T05:55:38","guid":{"rendered":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=477684"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=477684","title":{"rendered":"Matplotlib \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0445: \u043e\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0434\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430"},"content":{"rendered":"<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>1. \u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 Matplotlib. \u0418 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c.<\/p>\n<p>\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u2014 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440. \u0418\u0434\u0435\u0448\u044c \u0437\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 StackOverflow \u2014 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c\u0441\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0412 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0443\u0442 <code>plt.plot()<\/code>, \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e <code>ax.plot()<\/code>. \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0430 \u0434\u0432\u0430? \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439? \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0424\u0440\u0430\u043d\u043a\u0435\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043a\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0447\u0443\u0436\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0441\u044c \u0432\u0441\u0451 \u043b\u043e\u043c\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u2014 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0438\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0443 \u00ab\u0430\u043d\u0430\u0442\u043e\u043c\u0438\u044e\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u042f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 Matplotlib \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u043f\u0430\u0441\u0442\u044b.<\/p>\n<p><em>\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044f\u0445:<\/em> \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430\u0445, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/stepik.org\/course\/275620\/promo\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0443 \u00abPandas \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u00bb<\/a>. \u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435: \u0447\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0442\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0442\u044b\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c Matplotlib.<\/p>\n<h2>2. \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435<\/h2>\n<p>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0434\u043e \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b \u0438 \u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u043d\u0442\u0440\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">pip install matplotlib<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:87px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0435 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0443\u0436\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u0442\u043e \u0432 99.9% \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e <\/strong><code><strong>plt<\/strong><\/code><strong>?<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u0430 \u043d\u0435\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u043a\u043e\u043c\u044c\u044e\u043d\u0438\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a <code>pandas<\/code> \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a <code>pd<\/code>, \u0430 <code>numpy<\/code> \u043a\u0430\u043a <code>np<\/code>. \u041e\u0431\u0449\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0438\u0430\u0441 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442 \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0410 <code>pyplot<\/code> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e Matplotlib, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p><strong>\u0413\u0434\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434?<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c <code>.py<\/code> \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 PyCharm \u0438\u043b\u0438 VS Code, \u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435. \u041f\u043e\u043a\u0430 \u0432\u044b \u044d\u0442\u043e \u043e\u043a\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0435, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0443\u0437\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0438\u043a\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438) \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u043e <strong>Jupyter Notebook<\/strong> \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u0430 <strong>Google Colab<\/strong>. \u0418\u0445 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u043b\u0435\u0440-\u0444\u0438\u0447\u0430 \u2014 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0412\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0435, \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 Shift+Enter, \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044f\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435.<\/p>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u00ab\u043c\u0430\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u00bb Jupyter. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435: <em>\u00ab\u0412\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0439 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0441\u044e\u0434\u0430, \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443, \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0439\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435\u00bb<\/em>. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438, \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Jupyter \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432 IDE \u043f\u043e\u0443\u043c\u043d\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u044e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0435\u0451 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c. \u041d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e \u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0432 \u0432 \u0447\u0443\u0436\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435.<\/p>\n<p>\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0430 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0430 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<h2>3. \u0421\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435: \u0410\u043d\u0430\u0442\u043e\u043c\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 (Figure \u0438 Axes)<\/h2>\n<p>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u043b\u043e\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0443\u0431\u044b \u043e Matplotlib \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c. \u0412\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043e StackOverflow \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u0441 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Figure (\u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430):<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448 \u043c\u043e\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043a\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b. \u0421\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435 (<code>Figure<\/code>) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Axes (\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a):<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0438\u0432\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 (X \u0438 Y), \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438. <\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><em>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435:<\/em> \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00abAxes\u00bb \u0434\u043e\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u00ab\u043e\u0441\u0438\u00bb, \u043d\u043e \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 Matplotlib \u044d\u0442\u043e <strong>\u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c<\/strong>. \u041d\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0441 <code>Axis<\/code> (\u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0441\u044c\u044e).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c <strong>\u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430<\/strong> \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0418 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0445 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0448\u043a\u0443 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435.<\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 1: \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 plt)<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f Matplotlib \u0432 \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 MATLAB. \u0412\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 \u00ab\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439\u00bb, \u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 <code>Figure<\/code>, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 <code>Axes<\/code> \u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0443\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043eplt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])plt.title(\"\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/28a\/f74\/6af\/28af746af2ea31ff95d7d8a03ee57f9d.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/28a\/f74\/6af\/28af746af2ea31ff95d7d8a03ee57f9d.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/28a\/f74\/6af\/28af746af2ea31ff95d7d8a03ee57f9d.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p><strong>\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441?<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 <em>state-based<\/em> (\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u0445) \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u0412\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442) \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u00ab\u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <code>plt<\/code>, \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443 \u0441 \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0434\u0435\u044f\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0438\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e. <\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 2: \u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 fig, ax)<\/h3>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u044f\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 Matplotlib. \u041c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043c\u043e\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442\u0430 (<code>fig<\/code>) \u0438 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (<code>ax<\/code>), \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043a \u043d\u0438\u043c.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 (fig) \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c (ax)fig, ax = plt.subplots()# \u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])ax.set_title(\"\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\")<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p><strong>\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043f\u043b\u044e\u0441?<\/strong> \u0423 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 <code>ax<\/code>, \u0438 \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430.<\/p>\n<blockquote>\n<p><strong>\u0417\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e Matplotlib:<\/strong> \u0417\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e <code>plt.plot()<\/code>. \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043a\u0443 <strong>\u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430<\/strong> \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 <code>fig, ax = plt.subplots()<\/code> \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>ax<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a.<\/p>\n<\/blockquote>\n<p>\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 (\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438) \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438!<\/p>\n<h2>4. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438: \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438<\/h2>\n<p>\u0421 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 <code>numpy<\/code> \u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0432 Python.<\/p>\n<p><em>\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c <\/em><code><em>import numpy as np<\/em><\/code><em> \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430.<\/em><\/p>\n<h3>1. \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (ax.plot)<\/h3>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d:<\/strong> \u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e, \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u0435\u0434\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: \u0434\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430days = np.arange(1, 8) # \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 7temperature = [20, 22, 21, 25, 28, 26, 24]fig, ax = plt.subplots() # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043aax.plot(days, temperature) # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u043b\u0438\u043d\u0438\u044eplt.show() # \u041e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/7e1\/797\/29e\/7e179729edfdf3b8ff5411c41e824099.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/7e1\/797\/29e\/7e179729edfdf3b8ff5411c41e824099.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/7e1\/797\/29e\/7e179729edfdf3b8ff5411c41e824099.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435: <code>plot<\/code> \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u0445.<\/p>\n<h3>2. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f (ax.scatter)<\/h3>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430:<\/strong> \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430? \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c 50 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439: \u0440\u043e\u0441\u0442 (\u0432 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d\u0435 170) \u0438 \u0432\u0435\u0441 (\u0432 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d\u0435 70)height = np.random.normal(170, 10, 50) weight = height * 0.4 + np.random.normal(0, 5, 50) # \u0412\u0435\u0441 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(height, weight) # \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438plt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/379\/a92\/c8d\/379a92c8d703af6aeab21e7e11940b8e.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/379\/a92\/c8d\/379a92c8d703af6aeab21e7e11940b8e.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/379\/a92\/c8d\/379a92c8d703af6aeab21e7e11940b8e.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0438\u044e \u2014 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u2014 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442.<\/p>\n<h3>3. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (ax.bar)<\/h3>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430:<\/strong> \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439. \u041a\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0430\u0439\u0444\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u041f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439, \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Y \u2014 \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">categories = ['\u042f\u043d\u0432', '\u0424\u0435\u0432', '\u041c\u0430\u0440', '\u0410\u043f\u0440']sales = [120, 90, 150, 200]fig, ax = plt.subplots()ax.bar(categories, sales) # \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044bplt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/b21\/100\/506\/b211005064583d4c6f99087108697eeb.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/b21\/100\/506\/b211005064583d4c6f99087108697eeb.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/b21\/100\/506\/b211005064583d4c6f99087108697eeb.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<h3>4. \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (ax.hist)<\/h3>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430:<\/strong> \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <strong>\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e<\/strong> \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430. <em>\u0412\u0430\u0436\u043d\u043e:<\/em> \u041d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 <code>bar<\/code> \u0438 <code>hist<\/code>. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (<code>bar<\/code>) \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 <em>\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435<\/em> \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438. \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (<code>hist<\/code>) \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 <em>\u043e\u0434\u0438\u043d<\/em> \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439), \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u044b (\u043e\u0442 10 \u0434\u043e 20 \u043b\u0435\u0442, \u043e\u0442 20 \u0434\u043e 30 \u0438 \u0442.\u0434.) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u0443.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 1000 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c 30 \u043b\u0435\u0442)ages = np.random.normal(30, 8, 1000)fig, ax = plt.subplots()# bins=20 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 20 \"\u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\"ax.hist(ages, bins=20) plt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/1b6\/a08\/e22\/1b6a08e22fb73f62c83fa437bc9206a5.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/1b6\/a08\/e22\/1b6a08e22fb73f62c83fa437bc9206a5.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/1b6\/a08\/e22\/1b6a08e22fb73f62c83fa437bc9206a5.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u041c\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u00ab\u0441\u043a\u0435\u043b\u0435\u0442\u044b\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0438\u0437 90-\u0445. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0443.<\/p>\n<h4>5. \u041d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0443: \u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n<p>\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u00ab\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u043a\u0435\u00bb. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0443\u0442. \u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b? \u041a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f?<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432\u043e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435. \u0417\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0432\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u0447\u0442\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c.<\/p>\n<p>\u0412 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <code>ax<\/code>) \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 <code>set_<\/code>. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e <code>plt.title()<\/code>.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439days = np.arange(1, 8)expected = [20, 25, 30, 40, 50, 70, 90]actual = [20, 22, 28, 35, 45, 55, 100]# figsize \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0434\u044e\u0439\u043c\u0430\u0445 (\u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430)fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) # 1. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c label \u0434\u043b\u044f \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044bax.plot(days, expected, color='gray', linestyle='--', linewidth=2, label='\u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f')ax.plot(days, actual, color='crimson', marker='o', markersize=6, linewidth=2.5, label='\u0420\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c')# 2. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439ax.set_title('\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f Matplotlib \u043f\u043e \u0434\u043d\u044f\u043c', fontsize=14, fontweight='bold')ax.set_xlabel('\u0414\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438', fontsize=12)ax.set_ylabel('\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (%)', fontsize=12)# 3. \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f# alpha \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435ax.grid(True, linestyle=':', alpha=0.6)# 4. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0443 (\u043e\u043d\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b label \u0438\u0437 ax.plot)ax.legend()plt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/f16\/4ff\/b19\/f164ffb19aab2ca5de640c1f4513c3d0.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/f16\/4ff\/b19\/f164ffb19aab2ca5de640c1f4513c3d0.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/f16\/4ff\/b19\/f164ffb19aab2ca5de640c1f4513c3d0.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 <code>ax.plot()<\/code>:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>color<\/code> \u2014 \u0446\u0432\u0435\u0442. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f (<code>'red'<\/code>, <code>'green'<\/code>), \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 (<code>'crimson'<\/code>, <code>'teal'<\/code>) \u0438\u043b\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 HEX-\u043a\u043e\u0434\u044b (<code>'#FF5733'<\/code>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>linewidth<\/code> \u2014 \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0430 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>linestyle<\/code> \u2014 \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>'--'<\/code> \u0434\u043b\u044f \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0438\u0440\u0430 \u0438\u043b\u0438 <code>':'<\/code> \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>marker<\/code> \u2014 \u043c\u0430\u0440\u043a\u0435\u0440\u044b \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <code>'o'<\/code> \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u0443\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0443\u0436\u043e\u0447\u043a\u0438, <code>'*'<\/code> \u2014 \u0437\u0432\u0435\u0437\u0434\u043e\u0447\u043a\u0438, <code>'s'<\/code> \u2014 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u044b (\u043e\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 square).<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041b\u0430\u0439\u0444\u0445\u0430\u043a:<\/strong> \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u043b\u0438 <code>ax.legend()<\/code>, \u043d\u043e \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u044c\u0442\u0435, \u0437\u0430\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 <code>label=\"...\"<\/code> \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0441\u0430\u043c\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041d\u0435\u0442 \u044f\u0440\u043b\u044b\u043a\u043e\u0432 \u2014 \u043d\u0435\u0442 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b!<\/p>\n<h4>6. \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435 (Subplots)<\/h4>\n<p>\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436, \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e, \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0435\u0449\u0435 \u0447\u0442\u043e-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c, \u0438 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0430\u0439\u0434\u0435. \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u2014 \u043f\u043b\u043e\u0445\u0430\u044f \u0438\u0434\u0435\u044f. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0412\u0441\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0443 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443: <code>fig, ax = plt.subplots()<\/code>. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 1\u04451. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0435\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432, \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432.<\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 2\u04452 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0438 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 2\u04452# figsize=(10, 8) \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u043f\u043e\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0442\u0435\u0441\u043d\u043efig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))# \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432x = np.arange(1, 6)y1 = [1, 4, 9, 16, 25]y2 = [2, 3, 5, 7, 11]# 1. \u0412\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 0, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 0)ax[0, 0].plot(x, y1, color='blue')ax[0, 0].set_title('\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a')# 2. \u0412\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 0, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 1)ax[0, 1].scatter(x, y2, color='red')ax[0, 1].set_title('\u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f')# 3. \u041d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 1, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 0)ax[1, 0].bar(x, y1, color='green')ax[1, 0].set_title('\u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430')# 4. \u041d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 1, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446 1)ax[1, 1].hist(np.random.randn(100), bins=15, color='purple')ax[1, 1].set_title('\u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430')plt.tight_layout() plt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<figure class=\"\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/327\/8f0\/2ac\/3278f02acf6eb3212a52dcd54e9547d0.png\" sizes=\"(max-width: 780px) 100vw, 50vw\" srcset=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780\/getpro\/habr\/\/post_images\/327\/8f0\/2ac\/3278f02acf6eb3212a52dcd54e9547d0.png 780w,&#10;       https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/\/post_images\/327\/8f0\/2ac\/3278f02acf6eb3212a52dcd54e9547d0.png 781w\" loading=\"lazy\" decode=\"async\"\/><\/figure>\n<p><strong>\u041a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u043c <\/strong><code><strong>ax<\/strong><\/code><strong>?<\/strong> \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0447\u0435\u043c 1\u04451, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f <code>ax<\/code> \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 (\u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a) \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 2\u04452, \u044d\u0442\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432. \u041c\u044b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e \u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u043c: <code>ax[\u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441_\u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441_\u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430]<\/code>. \u041f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432 Python \u0441\u0447\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b \u2014 \u044d\u0442\u043e <code>[0, 0]<\/code>, \u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0438\u0439 \u2014 <code>[1, 1]<\/code>.<\/p>\n<p><strong>\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d <\/strong><code><strong>plt.tight_layout()<\/strong><\/code><strong>?<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043b\u0430\u0439\u0444\u0445\u0430\u043a, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0443\u0437\u043d\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u043e. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434, \u0442\u043e \u0441 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99% \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443: \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043b\u0435\u0437\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u044c X \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0435\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u041e\u043d\u0438 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u00ab\u0441\u043b\u0438\u043f\u043d\u0443\u0442\u0441\u044f\u00bb.<\/p>\n<p>\u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 <code>plt.tight_layout()<\/code> \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u0442\u0443\u043f\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0430\u043a, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b \u0438 \u043e\u0441\u0438 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u0443 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 <code>plt.show()<\/code>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n<h4>7. \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430<\/h4>\n<p>\u0418\u0442\u0430\u043a, \u0448\u0435\u0434\u0435\u0432\u0440 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432. \u0412\u044b \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439, \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043b\u0435\u043f\u043d\u043e. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u0441\u0441\u0435\u043d\u0434\u0436\u0435\u0440.<\/p>\n<p>\u0414\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0438\u043a\u0443\u0434\u0430 (\u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435). \u0423 \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 <code>fig<\/code> (\u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430) \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># ... \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0431\u044b\u043b \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434 \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 ...# \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043bfig.savefig('my_awesome_plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight')plt.show()<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><code>'my_awesome_plot.png'<\/code> \u2014 \u0438\u043c\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430. Matplotlib \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0443\u043c\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c <code>.jpg<\/code>, <code>.pdf<\/code> \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 <code>.svg<\/code> (\u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>dpi=300<\/code> \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u043d\u0430 \u0434\u044e\u0439\u043c (Dots Per Inch). 300 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u0438 \u0438 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0439. \u0411\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u044b\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><code>bbox_inches='tight'<\/code> \u2014 \u0435\u0449\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043e\u043d\u0443\u0441. \u041e\u043d \u0433\u0430\u0440\u0430\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u043e \u0432\u044b\u043b\u0435\u0437\u0442\u0438 \u0437\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0439 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u0443\u044e \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0443.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u043b\u043e\u0432\u0443\u0448\u043a\u0430 \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0430: \u0421\u0438\u043d\u0434\u0440\u043e\u043c \u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0430<\/strong><\/p>\n<p>\u0420\u0430\u043d\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u043e \u0432\u044b \u0441\u0442\u043e\u043b\u043a\u043d\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439: \u0432\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434, \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432 Jupyter Notebook \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 PNG-\u0444\u0430\u0439\u043b, \u0430 \u0442\u0430\u043c\u2026 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u043e \u0431\u0435\u043b\u044b\u0439 \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u2014 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f <em>\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435<\/em> \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041a\u0410\u041a \u0414\u0415\u041b\u0410\u0422\u042c \u041d\u0415\u041b\u042c\u0417\u042f:ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])plt.show() # \u041e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0438 \"\u0441\u0431\u0440\u043e\u0441\u0438\u043b\u0438\" \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442fig.savefig('plot.png') # \u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0442\u0443! \u274c<\/code><div class=\"code-explainer\"><a href=\"https:\/\/sourcecraft.dev\/\" class=\"tm-button code-explainer__link\" style=\"visibility: hidden;\"><img style=\"width:14px;height:14px;object-fit:cover;object-position:left;\"\/><\/a><\/div><\/pre>\n<p><strong>\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442?<\/strong> \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 <code>plt.show()<\/code>, Matplotlib \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u0442 \u0432\u0430\u0448 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043d\u0435\u044f\u0432\u043d\u043e \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0443\u044e \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0443 (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432). \u041a \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440 \u0434\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e <code>savefig<\/code>, \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0447\u0435\u0433\u043e \u2014 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0447\u0438\u0441\u0442.<\/p>\n<p><strong>\u0417\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e:<\/strong> \u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u043c (<code>fig.savefig<\/code>), \u0438 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c (<code>plt.show()<\/code>).<\/p>\n<h4>8. \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0438 \u0432\u0441\u0451! \u041c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u044c \u043e\u0442 \u043f\u0443\u0433\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0439 Matplotlib. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e \u043f\u043e\u0434\u044b\u0442\u043e\u0436\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0443\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0438 \u0430\u043d\u0430\u0442\u043e\u043c\u0438\u044e: \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430 (<code>Figure<\/code>) \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (<code>Axes<\/code>).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0412\u044b\u044f\u0441\u043d\u0438\u043b\u0438, \u043f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 (<code>fig, ax = plt.subplots()<\/code>) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432: \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044b \u0438 \u0433\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0443, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0423\u0437\u043d\u0430\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0438\u0441\u043a, \u043d\u0430\u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432 \u043f\u0440\u043e \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0443 \u00ab\u0431\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0430\u00bb.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041a\u0443\u0434\u0430 \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435?<\/strong><\/p>\n<p>Matplotlib \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439, \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442. \u041d\u043e \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 Python \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c. \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u0435 \u0431\u0430\u0437\u0443, \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0443 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Seaborn.<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445 Matplotlib. \u0415\u0435 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u0448\u043a\u0430 \u2014 \u043e\u043d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u043e \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u00ab\u0438\u0437 \u043a\u043e\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438\u00bb \u0438 \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430. \u0422\u0430\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432 Matplotlib \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b \u0438 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0432 Seaborn \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0445\u0432\u0430\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437\u044f\u0449\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Plotly.<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043c\u0430\u043b\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0438 \u0437\u0430\u0445\u043e\u0447\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 (\u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0433 \u043d\u0430\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043c\u044b\u0448\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b, \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0443\u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u043a \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0435) \u2014 \u0441\u043c\u0435\u043b\u043e \u0431\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435 Plotly. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u0410\u043d\u043e\u043d\u0441\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439, \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u044b, \u0430 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u0443\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 <a href=\"https:\/\/t.me\/+NlTdqmVuBkIzMDBi\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\"><strong>\u043c\u043e\u0451\u043c Telegram-\u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435<\/strong><\/a>. \u0421\u043c\u0435\u043b\u043e \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u2014 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435.<\/p>\n<\/div>\n<p>\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1028868\/\">https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/1028868\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>1. \u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 Python \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 Matplotlib. \u0418 \u0447\u0430\u0449\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u044c.\u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u2014 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u043b\u0438\u0432\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440. \u0418\u0434\u0435\u0448\u044c \u0437\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u043c \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0430 StackOverflow \u2014 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0448\u044c\u0441\u044f \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0412 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0438\u0448\u0443\u0442 plt.plot(), \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e ax.plot(). \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0430 \u0434\u0432\u0430? \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439? \u0412 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u0424\u0440\u0430\u043d\u043a\u0435\u043d\u0448\u0442\u0435\u0439\u043d\u0430 \u0438\u0437 \u043a\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0447\u0443\u0436\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u0430 \u043c\u0430\u043b\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043e\u0441\u044c \u0432\u0441\u0451 \u043b\u043e\u043c\u0430\u0435\u0442.\u0426\u0435\u043b\u044c \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u2014 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043d\u0430\u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0441 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b. \u041c\u044b \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u0444\u0438\u043b\u043e\u0441\u043e\u0444\u0438\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u0443 \u00ab\u0430\u043d\u0430\u0442\u043e\u043c\u0438\u044e\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430. \u042f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 Matplotlib \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u044b \u043c\u043e\u0433\u043b\u0438 \u043e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442 \u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043f\u0438\u043f\u0430\u0441\u0442\u044b.\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044f\u0445: \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u2014 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u044d\u0442\u043e \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430\u0445, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445, \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0431\u0435\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0443 \u00abPandas \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441\u00bb. \u041f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0442\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0435: \u0447\u0435\u043c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e \u043e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0442\u0435\u043c \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0441\u0442\u044b\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c Matplotlib.2. \u041f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0431\u0430\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0434\u043e \u043d\u0435\u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b \u0438 \u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u043c\u0430\u043d\u0442\u0440\u0443:pip install matplotlib\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0435 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0447\u0443\u0436\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439, \u0442\u043e \u0432 99.9% \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443:import matplotlib.pyplot as plt\u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e plt? \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430, \u0430 \u043d\u0435\u0433\u043b\u0430\u0441\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u043a\u043e\u043c\u044c\u044e\u043d\u0438\u0442\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0422\u043e\u0447\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u043a\u0430\u043a pandas \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a pd, \u0430 numpy \u043a\u0430\u043a np. \u041e\u0431\u0449\u0435\u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0438\u0430\u0441 \u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442 \u043a\u0443\u0447\u0443 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0410 pyplot \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0442 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e Matplotlib, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u043b\u0435\u0436\u0430\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f.\u0413\u0434\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0434? \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u043c .py \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 PyCharm \u0438\u043b\u0438 VS Code, \u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435. \u041f\u043e\u043a\u0430 \u0432\u044b \u044d\u0442\u043e \u043e\u043a\u043d\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0435, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0430\u0443\u0437\u0435. \u042d\u0442\u043e \u0434\u0438\u043a\u043e \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u043e\u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u043e\u0439.\u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438) \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u0434\u0443\u043c\u0430\u043b\u043e Jupyter Notebook \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0430\u0442\u0430 Google Colab. \u0418\u0445 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u0430\u044f \u0444\u0438\u043b\u043b\u0435\u0440-\u0444\u0438\u0447\u0430 \u2014 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0412\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0435, \u043d\u0430\u0436\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435 Shift+Enter, \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0435\u0439, \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044f\u0441\u044c \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0435.\u0427\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u044b\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443:%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as plt\u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u0430\u044f \u00ab\u043c\u0430\u0433\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430\u00bb Jupyter. \u041e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435: \u00ab\u0412\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0439 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0441\u044e\u0434\u0430, \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443, \u0430 \u043d\u0435 \u043f\u044b\u0442\u0430\u0439\u0441\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435\u00bb. \u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u0435\u0434\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0434\u0438, \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Jupyter \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0432 IDE \u043f\u043e\u0443\u043c\u043d\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0440\u0438\u0441\u0443\u044e\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0435\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0435\u0451 \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c. \u041d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e \u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0432 \u0432 \u0447\u0443\u0436\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0435.\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0430 \u0448\u0442\u0443\u043a\u0430 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442.3. \u0421\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435: \u0410\u043d\u0430\u0442\u043e\u043c\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 (Figure \u0438 Axes)\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u043e\u0432 \u043b\u043e\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0443\u0431\u044b \u043e Matplotlib \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c. \u0412\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043e StackOverflow \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0438\u0437 \u0447\u0435\u0433\u043e \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438 \u043a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f.\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u044e \u0441 \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c:Figure (\u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430): \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0448 \u043c\u043e\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u043a\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b. \u0421\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432, \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435 (Figure) \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u0430\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0446\u0435\u043b\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u043e\u0432.Axes (\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a): \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435. \u0418\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0436\u0438\u0432\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u043e\u0441\u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 (X \u0438 Y), \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0442\u043e\u0447\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435: \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u00abAxes\u00bb \u0434\u043e\u0441\u043b\u043e\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u00ab\u043e\u0441\u0438\u00bb, \u043d\u043e \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 Matplotlib \u044d\u0442\u043e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0446\u0435\u043b\u0438\u043a\u043e\u043c. \u041d\u0435 \u043f\u0443\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0441 Axis (\u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0441\u044c\u044e).\u0418\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0432 \u043d\u0435\u0439 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0418 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438\u0445 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0448\u043a\u0443 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0435.\u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 1: \u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u043d\u044b\u0439 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 plt)\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f Matplotlib \u0432 \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 MATLAB. \u0412\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 \u00ab\u0440\u0438\u0441\u0443\u0439\u00bb, \u0430 \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043d\u0435\u0432\u0438\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 Figure, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442 Axes \u0438 \u043f\u043e\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0442\u0443\u0434\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.# \u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043eplt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])plt.title(&#171;\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a&#187;)\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441? \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0439 state-based (\u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u044f\u0445) \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u0412\u0441\u0435 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b (\u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a, \u043f\u043e\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442) \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u00ab\u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u043c\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0430 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0435 \u0442\u0440\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0442\u0435\u043c, \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 plt, \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e. \u042d\u0442\u043e \u043a\u0430\u043a \u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0443 \u0441 \u0437\u0430\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0434\u0435\u044f\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0438\u0441\u0442\u044c \u043f\u043e\u043f\u0430\u0434\u0435\u0442 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0434\u043e. \u041f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 2: \u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 fig, ax)\u042d\u0442\u043e \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439, \u044f\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 Matplotlib. \u041c\u044b \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u0440\u0443\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u043c\u043e\u043b\u044c\u0431\u0435\u0440\u0442\u0430 (fig) \u0438 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0430 (ax), \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043a \u043d\u0438\u043c.# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 (fig) \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 \u043d\u0435\u043c (ax)fig, ax = plt.subplots()# \u041e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043a \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 2])ax.set_title(&#171;\u041c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a&#187;)\u0412 \u0447\u0435\u043c \u043f\u043b\u044e\u0441? \u0423 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u0445 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 ax, \u0438 \u0432\u044b \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c, \u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430.\u0417\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e Matplotlib: \u0417\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e plt.plot(). \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043a\u0443 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 fig, ax = plt.subplots() \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 ax. \u042d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u043d\u0435\u0440\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043b\u0435\u0442\u043e\u043a.\u0414\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 (\u0438 \u0432\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435 \u0432 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438) \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438!4. \u041f\u043e\u0435\u0445\u0430\u043b\u0438: \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438\u0421 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0435\u043d\u043e, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u043c \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0435\u0439\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 numpy \u2014 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0432 Python.\u041d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c import numpy as np \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u043a\u043e\u0434\u0430.1. \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a (ax.plot)\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d: \u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430 \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u041a\u0430\u043a \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e, \u043a\u0443\u0440\u0441 \u0432\u0430\u043b\u044e\u0442 \u0437\u0430 \u0433\u043e\u0434 \u0438\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441 \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0434\u0435\u0434\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430.import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435: \u0434\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430days = np.arange(1, 8) # \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043e\u0442 1 \u0434\u043e 7temperature = [20, 22, 21, 25, 28, 26, 24]fig, ax = plt.subplots() # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442 \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043aax.plot(days, temperature) # \u0420\u0438\u0441\u0443\u0435\u043c \u043b\u0438\u043d\u0438\u044eplt.show() # \u041e\u0442\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435: plot \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043f\u0440\u044f\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u043e\u043d\u0438 \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u0445.2. \u0414\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0435\u044f\u043d\u0438\u044f (ax.scatter)\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430: \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 (\u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439) \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430? \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442.# \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c 50 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439: \u0440\u043e\u0441\u0442 (\u0432 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d\u0435 170) \u0438 \u0432\u0435\u0441 (\u0432 \u0440\u0430\u0439\u043e\u043d\u0435 70)height = np.random.normal(170, 10, 50) weight = height * 0.4 + np.random.normal(0, 5, 50) # \u0412\u0435\u0441 \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430fig, ax = plt.subplots()ax.scatter(height, weight) # \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438plt.show()\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0447\u0435\u0442\u043a\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0438\u044e \u2014 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u2014 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u044f\u0442.3. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (ax.bar)\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430: \u0414\u043b\u044f \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439. \u041a\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u043b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0430\u0439\u0444\u043e\u043d\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u044f\u0437\u044b\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u0442\u0430\u043a \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u041f\u043e \u043e\u0441\u0438 X \u0438\u0434\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0439, \u043f\u043e \u043e\u0441\u0438 Y \u2014 \u0438\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.categories = [&#8216;\u042f\u043d\u0432&#8217;, &#8216;\u0424\u0435\u0432&#8217;, &#8216;\u041c\u0430\u0440&#8217;, &#8216;\u0410\u043f\u0440&#8217;]sales = [120, 90, 150, 200]fig, ax = plt.subplots()ax.bar(categories, sales) # \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u044bplt.show()4. \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (ax.hist)\u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430: \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430. \u0412\u0430\u0436\u043d\u043e: \u041d\u043e\u0432\u0438\u0447\u043a\u0438 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0443\u0442\u0430\u044e\u0442 bar \u0438 hist. \u0421\u0442\u043e\u043b\u0431\u0447\u0430\u0442\u0430\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (bar) \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0438. \u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430 (hist) \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439), \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u044b (\u043e\u0442 10 \u0434\u043e 20 \u043b\u0435\u0442, \u043e\u0442 20 \u0434\u043e 30 \u0438 \u0442.\u0434.) \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u0443\u044e \u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d\u0443.# \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 1000 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c 30 \u043b\u0435\u0442)ages = np.random.normal(30, 8, 1000)fig, ax = plt.subplots()# bins=20 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u044c\u0435\u043c \u0432\u0441\u0435 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430 20 &#171;\u043a\u043e\u0440\u0437\u0438\u043d&#187;ax.hist(ages, bins=20) plt.show()\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u041c\u044b \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u00ab\u0441\u043a\u0435\u043b\u0435\u0442\u044b\u00bb \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u041d\u043e \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043e\u043d\u0438 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043b \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442 \u0438\u0437 90-\u0445. \u0412 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0443.5. \u041d\u0430\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u0443: \u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u00ab\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0435\u043d\u043a\u0435\u00bb. \u041d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u0438\u043d\u0435\u0441\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u0433\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0439\u043c\u0443\u0442. \u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u0446\u0438\u0444\u0440\u044b? \u041a \u0447\u0435\u043c\u0443 \u043e\u043d\u0438 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442\u0441\u044f?\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432\u043e \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043e\u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435. \u0417\u0430\u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0434\u0432\u0435 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e \u0447\u0442\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c.\u0412 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043d\u043e-\u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0435 (\u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 ax) \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 set_. \u042d\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u0432\u0448\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0434\u0443\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e plt.title().# \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439days = np.arange(1, 8)expected = [20, 25, 30, 40, 50, 70, 90]actual = [20, 22, 28, 35, 45, 55, 100]# figsize \u0437\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0445\u043e\u043b\u0441\u0442\u0430 \u0432 \u0434\u044e\u0439\u043c\u0430\u0445 (\u0448\u0438\u0440\u0438\u043d\u0430, \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430)fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) # 1. \u041d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c label \u0434\u043b\u044f \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044bax.plot(days, expected, color=&#8217;gray&#8217;, linestyle=&#8217;&#8212;&#8216;, linewidth=2, label=&#8217;\u041e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f&#8217;)ax.plot(days, actual, color=&#8217;crimson&#8217;, marker=&#8217;o&#8217;, markersize=6, linewidth=2.5, label=&#8217;\u0420\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c&#8217;)# 2. \u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e\u0441\u0435\u0439ax.set_title(&#8216;\u041f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f Matplotlib \u043f\u043e \u0434\u043d\u044f\u043c&#8217;, fontsize=14, fontweight=&#8217;bold&#8217;)ax.set_xlabel(&#8216;\u0414\u0435\u043d\u044c \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438&#8217;, fontsize=12)ax.set_ylabel(&#8216;\u0423\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f (%)&#8217;, fontsize=12)# 3. \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f# alpha \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443 \u043f\u043e\u043b\u0443\u043f\u0440\u043e\u0437\u0440\u0430\u0447\u043d\u043e\u0439, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0430 \u043d\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0442\u044f\u0433\u0438\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435ax.grid(True, linestyle=&#8217;:&#8217;, alpha=0.6)# 4. \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0443 (\u043e\u043d\u0430 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u0442 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b label \u0438\u0437 ax.plot)ax.legend()plt.show()\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0435\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 ax.plot():color \u2014 \u0446\u0432\u0435\u0442. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 &#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-477684","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/477684","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=477684"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/477684\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=477684"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=477684"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=477684"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}