Создала объекты на карте с 50 по 120 и заполнила данными их атрибуты .

Рецензия на перевод статьи студентки группы ЭУ-220 Поповой Эвелины Антоновны «Блокнот Jupyter: введение»

В статье описывается веб-приложение Jupyter Notebook, которое используется для создания и обмена документами, содержащими код, изображения, комментарии, формулы и графику. Подробно рассмотрена установка, запуск, создание документов. Описан экспорт полученного документа в разные форматы. Добавление новых функций с помощью расширений.
Из достоинств следует отметить: наличие иллюстраций, позволяющих понять интерфейс веб-приложения.
В качестве недостатков следует выделить: некоторые английские термины не заменены на русские аналоги.
В целом, Попова Эвелина Антоновна справилась с поставленной задачей и заслуживает оценку "отлично".

Bokeh - библиотека для интерактивной визуализации данных. Он отображает графику с помощью HTML и JavaScript. Что делает его удобным для создания веб-панелей и приложений.

# 
# Библиотеки Bokeh
from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show

# Рисунок будет отображен в статическом HTML-файле с именем output_file_test.html
output_file('output_file_test.html',
            title='Empty Bokeh Figure')

# Настроить общий объект figure()
fig = figure()

# Посмотрите, как это выглядит
show(fig)

Результат работы программы:

Рисование данных с помощью глифов

# 
# Библиотеки Bokeh
from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show
# Мои данные о координатах x-y
x = [1, 2, 1]
y = [1, 1, 2]
# Рисунок будет отображен в статическом HTML-файле с именем output_file_test.html
output_file('output_file_test.html',
            title='Empty Bokeh Figure')

# Настроить общий объект figure()
fig = figure(title='My Coordinates',
             plot_height=300, plot_width=300,
             x_range=(0, 3), y_range=(0, 3),
             toolbar_location=None)
# Нарисуйте координаты в виде кругов
fig.circle(x=x, y=y,
           color='green', size=10, alpha=0.5)
# Показать сюжет
show(fig)

Результат работы программы:

Программный код.

# 
# Библиотеки Bokeh
from bokeh.io import output_file
from bokeh.plotting import figure, show
# Мои данные о подсчете слов
day_num = np.linspace(1, 10, 10)
daily_words = [450, 628, 488, 210, 287, 791, 508, 639, 397, 943]
cumulative_words = np.cumsum(daily_words)
# Рисунок будет отображен в статическом HTML-файле с именем output_file_test.html
output_file('output_file_test.html',
            title='Empty Bokeh Figure')

# Создаем фигуру с осью x типа datetime
fig = figure(title='My Tutorial Progress',
             plot_height=400, plot_width=700,
             x_axis_label='Day Number', y_axis_label='Words Written',
             x_minor_ticks=2, y_range=(0, 6000),
             toolbar_location=None)
# Ежедневные слова будут представлены в виде вертикальных полос (столбцов)
fig.vbar(x=day_num, bottom=0, top=daily_words,
         color='blue', width=0.75,
         legend='Daily')
# Накопленная сумма будет линией тренда
fig.line(x=day_num, y=cumulative_words,
         color='gray', line_width=1,
         legend='Cumulative')
# Поместите легенду в левый верхний угол
fig.legend.location = 'top_left'
# Давайте проверим
show(fig)

Результат работы программы:

Питон даёт возможность представить имеющиеся числовые данные в виде гистограмм, круговых диаграмм, графиков. Для этого необходимо загрузить библиотеку: matplotlib.pyplot. Ниже представлены коды программ и результат их выполнения.
Box Plots

# 
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import statistics
import numpy as np
import scipy.stats
import pandas as pd
np.random.seed(seed=0)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(100)
z = np.random.randn(10)
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot((x, y, z), vert=False, showmeans=True, meanline=True,
           labels=('x', 'y', 'z'), patch_artist=True,
           medianprops={'linewidth': 2, 'color': 'purple'},
           meanprops={'linewidth': 2, 'color': 'red'})
plt.show()

Результат работы программы:

Гистограмма

# 
# Гистограммы
hist, bin_edges = np.histogram(x, bins=10)
print(hist)
print(bin_edges)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x, bin_edges, cumulative=False)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('Frequency')
plt.show()

Результат работы программы:

Pie Charts круговые диаграммы

# 
x, y, z = 128, 256, 1024
fig, ax = plt.subplots()
ax.pie((x, y, z), labels=('x', 'y', 'z'), autopct='%1.1f%%')
plt.show()

Результат работы программы:

Bar Charts

# 
x = np.arange(21)
y = np.random.randint(21, size=21)
err = np.random.randn(21)
fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y, yerr=err)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()

Результат работы программы: