| término | definición | 
        
        | empezar lección |  |   import matplotlib. pyplot as plt  |  |  | 
|  empezar lección wykres dwie osie blue circle lub red plus  |  |   plt. plot(x, y, 'bo') plt. plot(x, y, 'r+') plt. plot(x, y, 'bo', x, y, 'r+')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. bar(x, y, yerr=variance, color='blue')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. barh(x, y, xerr=variance, color='blue')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. bar(x, y, 0.3, color='red', label='Label1') plt. bar(x + 0.3, y, 0.3, color='blue', label='Label2')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. pie(lista, explode=explode, labels=firms, shadow=True, startangle=45)  |  |  | 
| empezar lección |  |  |  |  | 
| empezar lección |  |  |  |  | 
| empezar lección |  |  |  |  | 
|  empezar lección legenda wykresu i po prawej stronie  |  |   plt. legend() plt. legend(title='Firms') plt. axis('equal')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. xlabel('X') plt. ylabel('Y')  |  |  | 
|  empezar lección wykresy wyświetlane jednocześnie  |  |   plt. figure(1, figsize=(10, 10)) plt. plot(x, y, 'bo')  |  |  | 
|  empezar lección kilka wykresów na jednej figurze  |  |   plt. figure(1, figsize=(10, 10)) plt. subplot(2, 2, 1) plt. plot(x, y, 'bo')  |  |  | 
| empezar lección |  |   plt. suptitle('Sub title')  |  |  | 
| empezar lección |  |  |  |  | 
|  empezar lección wykres rozproszony na bazie df  |  |   df. plot(kind='scatter', x='kolumna', y='kolumna', title=")  |  |  | 
| empezar lección |  |   df['kolumna']. plot(kind='hist', title='Score')  |  |  | 
|  empezar lección wykres słupkowy na bazie df  |  |   df['kolumna']. plot(kind='bar') barh  |  |  | 
|  empezar lección wykres kołowy na bazie df  |  |   df['kolumna']. plot(kind='pie')  |  |  | 
| empezar lección |  |   df['kolumna']. plot(kind='box')  |  |  | 
| empezar lección |  |   fig, axes = plt. subplots(nrows=2, ncols=2) df. plot(ax=axes[0, 0], kind='hist')  |  |  | 
|  empezar lección kolorowanie wykresu rozproszonego  |  |   plt. scatter(df. col1, df. col2, c=colors) colors = np. array(["#f442bf", "#6e41f4", "#f4dc41"])[df[1]. cat. codes]  |  |  |