Проект: дашборд продаж
Объедините линейный график, столбцы, гистограмму, аннотации и стиль в дашборд продаж 2 × 2.
Введение
Этот проект собирает весь курс: четыре графика на одной фигуре, каждый отвечает на один вопрос об одних и тех же данных о продажах. Общий стиль и понятные заголовки делают дашборд читаемым с первого взгляда.
plt.style.use задаёт цвета и шрифты для всей фигуры. Каждая панель отвечает на вопрос: как растёт выручка (линия с отмеченным лучшим месяцем), сколько было заказов (столбцы), что продаётся (отсортированные горизонтальные столбцы) и какой обычно размер заказа (гистограмма). color="C1" берёт второй цвет стиля, чтобы у каждой панели был свой, а margins оставляет место для подписи. suptitle даёт заголовок всей фигуре, а tight_layout не даёт панелям перекрываться. Попробуйте другой стиль, например "fivethirtyeight" или "bmh".
Интерактивный визуализатор
Смените стиль, чтобы переоформить весь дашборд сразу, и выберите панель, чтобы увидеть код, который её рисует.
Запускаемый пример Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.style.use("ggplot")
months = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"]
revenue = np.array([42, 48, 45, 58, 63, 70])
orders = np.array([310, 340, 330, 400, 420, 465])
products = {"Other": 14, "Tablets": 17, "Phones": 31, "Laptops": 38}
order_values = np.random.default_rng(8).gamma(4, 30, 465)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 7))
fig.suptitle("Sales dashboard, first half of the year", fontsize=14)
axes[0, 0].plot(months, revenue, marker="o")
best = revenue.argmax()
axes[0, 0].annotate(f"{revenue[best]}k", (best, revenue[best]), xytext=(0, 8), textcoords="offset points", ha="center")
axes[0, 0].margins(y=0.2)
axes[0, 0].set_title("Revenue (k$)")
axes[0, 1].bar(months, orders, color="C1")
axes[0, 1].set_title("Orders")
axes[1, 0].barh(list(products), list(products.values()), color="C2")
axes[1, 0].set_title("Share of sales (%)")
axes[1, 1].hist(order_values, bins=20, color="C4", edgecolor="white")
axes[1, 1].set_title("Order value ($)")
fig.tight_layout()
plt.show()
