Trực Quan Hóa Dữ Liệu Bằng Python: Matplotlib Và Seaborn Từ Cơ Bản

pip install matplotlib seaborn pandas

import matplotlib.pyplot as plt

categories = ["Q1", "Q2", "Q3", "Q4"]
revenue = [150, 230, 180, 310]

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(categories, revenue, color="#16a34a", edgecolor="white")
plt.title("Doanh Thu Theo Quý", fontsize=16, fontweight="bold")
plt.xlabel("Quý")
plt.ylabel("Doanh thu (triệu VND)")
plt.tight_layout()
plt.savefig("doanh_thu.png", dpi=150)
plt.show()

months = range(1, 13)
sales = [120, 135, 150, 142, 165, 190, 210, 195, 220, 240, 260, 310]

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(months, sales, marker="o", color="#2563eb", linewidth=2)
plt.fill_between(months, sales, alpha=0.1, color="#2563eb")
plt.title("Xu Hướng Doanh Thu 12 Tháng")
plt.xlabel("Tháng")
plt.ylabel("Doanh thu")
plt.grid(True, alpha=0.3)
plt.show()

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# Tạo dữ liệu correlation
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=["Sales", "Profit", "Cost", "Marketing", "Customers"])

plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap="RdYlGn", center=0, fmt=".2f")
plt.title("Ma Trận Tương Quan")
plt.tight_layout()
plt.show()

df = pd.DataFrame({
    "Phòng ban": ["Sales"]*30 + ["Marketing"]*30 + ["IT"]*30,
    "Lương": np.concatenate([
        np.random.normal(15, 3, 30),
        np.random.normal(12, 2, 30),
        np.random.normal(20, 5, 30)
    ])
})

plt.figure(figsize=(8, 5))
sns.boxplot(data=df, x="Phòng ban", y="Lương", palette="Set2")
plt.title("Phân Phối Lương Theo Phòng Ban")
plt.ylabel("Lương (triệu VND)")
plt.show()