عمل تصوير للبيانات بستخدام Matplotlib, Seaborn

1)

-Scatter Plot: رسم مبعثر بين total_bill و tip مع التلوين حسب الجنس (sex).

-Bar Chart: رسم بياني بالأعمدة يوضح متوسط total_bill لكل يوم (day).

-Histogram: رسم توزيع total_bill باستخدام 20 bin.

2)

البيانات المستخدمة: stocks dataset (بيانات أسعار الأسهم مع الوقت).

المطلوب:

-Line Plot: رسم خطي لأسعار الأسهم مع الوقت.

التخصيصات:-

إ-ضافة عنوان: "Stock Prices Over Time".

-تسمية المحور الأفقي بـ "Date" والعمودي بـ "Price".

-استخدام سمة داكنة (plotly_dark).

-وضع وسيلة الإيضاح (legend) في الزاوية اليمنى العليا.

-إضافة إشارات للنقاط العليا والدنيا لكل سهم.

3)

تمرين إضافي: تحليل السكان والناتج المحلي الإجمالي (GDP)

البيانات المستخدمة: gapminder dataset (بيانات عن الدول، السكان، GDP، ومتوسط العمر).

المطلوب:

Scatter Plo-t: رسم مبعثر بين gdpPercap (الناتج المحلي للفرد) و lifeExp (متوسط العمر) مع التلوين حسب القارة (continent).

-Bubble Plot: رسم فقاعات يوضح العلاقة بين gdpPercap و lifeExp مع حجم الفقاعة حسب عدد السكان (pop).

4)

-تحليل بيانات المبيعات

البيانات المستخدمة: بيانات مبيعات حسب المنطقة والفئة.

المطلوب:

_Bar Chart: رسم بياني بالأعمدة يوضح المبيعات حسب المنطقة والفئة.

_Pie Chart: رسم بياني دائري يوضح توزيع المبيعات حسب الفئة.