3. Імпортуємо модуль tkinter: import tkinter as tk

Створюємо вікно для графіка: root = tk.Tk()

Додаємо заголовок до вікна: root.title("Графік зміни величини")

Створюємо поле для введення даних: data_entry = tk.Entry(root)

Розміщуємо поле для введення даних на вікні: data_entry.pack()

Створюємо область для графіка: canvas = tk.Canvas(root, width=500, height=500)

Розміщуємо область для графіка на вікні: canvas.pack()

Створюємо функцію для побудови графіка:

4. цей метод використовується для побудови лінійного графіка на основі вхідних даних.

scatter(): цей метод використовується для побудови точкової діаграми на основі вхідних даних.

bar(): цей метод використовується для побудови стовпчикової діаграми на основі вхідних даних.

hist(): цей метод використовується для побудови гістограми на основі вхідних даних.

boxplot(): цей метод використовується для побудови "ящика з вусами" на основі вхідних даних.

pie(): цей метод використовується для побудови кругової діаграми на основі вхідних даних.

table(): цей метод використовується для побудови таблиці на основі вхідних даних.

5. Інтерактивна навігація є важливим інструментом візуалізації даних, що дозволяє користувачеві взаємодіяти з графічним вікном та маніпулювати відображенням даних. Інструменти інтерактивної навігації, які надає бібліотека matplotlib, можуть включати в себе такі елементи:

Zoom In/Out: інструмент, який дозволяє збільшувати або зменшувати масштаб відображення даних на графіку.

Pan: інструмент, який дозволяє переміщувати відображення даних по графіку в залежності від потреб користувача.

Subplots: інструмент, який дозволяє розміщувати кілька графіків в одному вікні.

Cursor: інструмент, який дозволяє відображати значення точок на графіку при наведенні курсора на них.

Toolbar: набір інструментів, які можуть включати в себе вищезгадані та інші інструменти, які забезпечують зручний та ефективний контроль над відображенням даних.