import matplotlib.pyplot as plt

# Дані: кількість критичних помилок 5xx за мікросервісами платформи
services = ["Auth", "Billing", "Orders", "Pay", "Notify"]
errors = [12, 45, 8, 29, 17]

# --- РІВЕНЬ 0: Мінімальний код (3 рядки) ---
plt.bar(services, errors)
plt.show()

# --- РІВЕНЬ 1: Додавання контексту та сітки ---
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6.5, 4))
ax.bar(services, errors, color='#2563eb', edgecolor='#1e3a8a')
ax.set_xlabel("Мікросервіс")
ax.set_ylabel("Кількість інцидентів (5xx)")
ax.set_title("Помилки за мікросервісами")
ax.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)
plt.show()

# --- РІВЕНЬ 2: Професійний інженерний звіт з ax.bar_label ---
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 4.5))

# Виділяємо сервіс із найбільшою кількістю помилок червоним кольором
colors = ['#94a3b8' if e < 40 else '#ef4444' for e in errors]
bars = ax.bar(services, errors, color=colors, edgecolor='#0f172a', linewidth=1.2, width=0.6)

# Автоматичне нанесення точних чисел над стовпцями (Matplotlib 3.4+)
ax.bar_label(bars, padding=3, fontweight='bold', fontsize=9.5, color='#1e293b')

ax.set_title("Аудит інцидентів мікросервісів за добу", fontsize=12, fontweight='bold')
ax.set_xlabel("Мікросервіс", fontsize=10)
ax.set_ylabel("Кількість інцидентів (5xx)", fontsize=10)
ax.set_ylim(0, 52)
ax.grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

regions = ["Київ", "Львів", "Одеса"]
q1 = [120, 80, 200]
q2 = [150, 95, 190]
q3 = [180, 110, 185]
q4 = [220, 130, 175]

x = np.arange(len(regions))
width = 0.2

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

bars1 = ax.bar(x - 1.5*width, q1, width, label="Q1", color="#FF6B6B", edgecolor="black")
bars2 = ax.bar(x - 0.5*width, q2, width, label="Q2", color="#4ECDC4", edgecolor="black")
bars3 = ax.bar(x + 0.5*width, q3, width, label="Q3", color="#95E1D3", edgecolor="black")
bars4 = ax.bar(x + 1.5*width, q4, width, label="Q4", color="#FFD93D", edgecolor="black")

ax.set_title("Квартальні продажі за регіонами (тис. грн)", 
             fontsize=14, fontweight="bold")
ax.set_ylabel("Продажі (тис. грн)", fontsize=12)
ax.set_xlabel("Регіон", fontsize=12)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(regions)
ax.legend(loc="upper left", fontsize=11)
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# Дані: топ-5 мов програмування за популярністю (умовні дані)
languages = ["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "C#"]
popularity = [85, 78, 72, 65, 60]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

bars = ax.bar(languages, popularity, color="steelblue", edgecolor="navy", linewidth=1.5)

# Додаємо значення над стовпцями
for bar in bars:
    height = bar.get_height()
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, height + 1,
            f"{height}%", ha="center", va="bottom", fontsize=11, fontweight="bold")

ax.set_title("Топ-5 мов програмування за популярністю (2026)", 
             fontsize=14, fontweight="bold")
ax.set_ylabel("Популярність (%)", fontsize=12)
ax.set_xlabel("Мова програмування", fontsize=12)
ax.set_ylim(0, 100)
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

cats = ['Node 1', 'Node 2', 'Node 3', 'Node 4']
vals = [42, 68, 55, 83]
errs = [4, 6, 5, 8]
x = np.arange(len(cats))

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(13, 9.5))

# 1. Варіації width (ширина стовпців)
axes[0, 0].bar(x - 0.25, vals, width=0.2, color='#0284c7', label="width = 0.2 (вузькі)")
axes[0, 0].bar(x, vals, width=0.45, color='#0ea5e9', label="width = 0.45 (стандарт)")
axes[0, 0].bar(x + 0.25, vals, width=0.8, color='#38bdf8', alpha=0.4, label="width = 0.8 (широкі)")
axes[0, 0].set_title("Параметр width: керування шириною стовпця", fontweight='bold')
axes[0, 0].set_xticks(x)
axes[0, 0].set_xticklabels(cats)
axes[0, 0].set_ylabel("Навантаження CPU (%)")
axes[0, 0].legend()
axes[0, 0].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 2. Параметр align: 'center' vs 'edge'
axes[0, 1].bar(x, vals, width=0.4, align='center', color='#8b5cf6', alpha=0.7, label="align='center' (по центру мітки)")
axes[0, 1].bar(x, [v * 0.7 for v in vals], width=0.4, align='edge', color='#ec4899', alpha=0.7, label="align='edge' (по краю мітки)")
axes[0, 1].set_title("Параметр align: центрування відносно tick", fontweight='bold')
axes[0, 1].set_xticks(x)
axes[0, 1].set_xticklabels(cats)
axes[0, 1].set_ylabel("Навантаження CPU (%)")
axes[0, 1].legend()
axes[0, 1].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 3. Планки похибок: yerr та capsize
b_err = axes[1, 0].bar(cats, vals, yerr=errs, capsize=6, color='#10b981', edgecolor='#064e3b', linewidth=1.2, width=0.55)
axes[1, 0].bar_label(b_err, padding=7, fmt='%.0f%%', fontweight='bold', fontsize=9)
axes[1, 0].set_title("Параметри yerr та capsize: планки розкиду / STD", fontweight='bold')
axes[1, 0].set_ylabel("Середнє CPU % ± STD")
axes[1, 0].set_ylim(0, 105)
axes[1, 0].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 4. Стилізація та контури: color, edgecolor, linewidth, bottom, hatch
base = [15, 20, 10, 25]
axes[1, 1].bar(cats, base, color='#cbd5e1', edgecolor='#475569', linewidth=1, label="Базовий рівень (bottom)", width=0.55)
axes[1, 1].bar(cats, vals, bottom=base, color='#f59e0b', edgecolor='#78350f', linewidth=1.5, hatch='//', label="Додаткове навантаження", width=0.55)
axes[1, 1].set_title("Параметри bottom, edgecolor та hatch: шарувата структура", fontweight='bold')
axes[1, 1].set_ylabel("Сумарне навантаження (%)")
axes[1, 1].legend()
axes[1, 1].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# Дані: середній час відповіді різних відділів компанії (години)
departments = [
    "Технічна підтримка",
    "Відділ продажів",
    "Бухгалтерія",
    "HR (кадри)",
    "IT (розробка)",
    "Маркетинг"
]
response_time = [2.5, 4.0, 8.5, 6.0, 3.0, 5.5]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))

bars = ax.barh(departments, response_time, color="coral", edgecolor="darkred", linewidth=1.5)

# Додаємо значення праворуч від стовпців
for i, (bar, value) in enumerate(zip(bars, response_time)):
    ax.text(value + 0.3, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
            f"{value} год", va="center", fontsize=11, fontweight="bold")

ax.set_title("Середній час відповіді відділів компанії", 
             fontsize=14, fontweight="bold")
ax.set_xlabel("Час (години)", fontsize=12)
ax.grid(axis="x", alpha=0.3)
ax.set_xlim(0, max(response_time) + 2)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

endpoints = ["/api/v1/auth/login", "/api/v1/checkout", "/api/v1/search", "/api/v1/orders/create", "/api/v1/user/profile"]
latency_ms = [45, 185, 320, 210, 65]
xerr_ms = [5, 18, 35, 22, 8]
y_pos = np.arange(len(endpoints))

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(13, 9.5))

# 1. Варіації height (товщина горизонтальних смуг)
axes[0, 0].barh(y_pos - 0.2, latency_ms, height=0.25, color='#0ea5e9', label="height = 0.25 (тонкі)")
axes[0, 0].barh(y_pos + 0.15, latency_ms, height=0.45, color='#0284c7', label="height = 0.45 (стандарт)")
axes[0, 0].set_yticks(y_pos)
axes[0, 0].set_yticklabels(endpoints, fontsize=8.5)
axes[0, 0].set_xlabel("Latency P99 (ms)")
axes[0, 0].set_title("Параметр height: товщина горизонтальних смуг", fontweight='bold')
axes[0, 0].legend()
axes[0, 0].grid(axis='x', linestyle=':', alpha=0.6)

# 2. Планки похибок: xerr та capsize
b_errh = axes[0, 1].barh(endpoints, latency_ms, xerr=xerr_ms, capsize=4, color='#f97316', edgecolor='#9a3412', height=0.55)
axes[0, 1].bar_label(b_errh, padding=6, fmt='%.0f ms', fontweight='bold', fontsize=8.5)
axes[0, 1].set_xlabel("Latency P99 (ms) ± STD")
axes[0, 1].set_title("Параметр xerr: горизонтальні похибки вимірювань", fontweight='bold')
axes[0, 1].set_xlim(0, 390)
axes[0, 1].grid(axis='x', linestyle=':', alpha=0.6)

# 3. Зсув зліва: параметр left (Waterfall ефект / фази запиту)
dns_time = [10, 12, 15, 14, 11]
tls_time = [25, 30, 40, 35, 28]
server_exec = [10, 143, 265, 161, 26]
axes[1, 0].barh(endpoints, dns_time, height=0.5, color='#64748b', label="DNS Lookup")
axes[1, 0].barh(endpoints, tls_time, left=dns_time, height=0.5, color='#3b82f6', label="TLS Handshake")
left_exec = np.array(dns_time) + np.array(tls_time)
axes[1, 0].barh(endpoints, server_exec, left=left_exec, height=0.5, color='#ef4444', label="Server Processing")
axes[1, 0].set_xlabel("Час виконання за фазами (ms)")
axes[1, 0].set_title("Параметр left: зміщення початку (Waterfall-структура)", fontweight='bold')
axes[1, 0].legend(loc='lower right')
axes[1, 0].grid(axis='x', linestyle=':', alpha=0.6)

# 4. Сортування + колірне кодування порогів SLA
sorted_indices = np.argsort(latency_ms)
s_endpoints = [endpoints[i] for i in sorted_indices]
s_lat = [latency_ms[i] for i in sorted_indices]
bar_cols = ['#10b981' if v < 100 else '#f59e0b' if v < 250 else '#ef4444' for v in s_lat]
b_sort = axes[1, 1].barh(s_endpoints, s_lat, color=bar_cols, edgecolor='#0f172a', height=0.55)
axes[1, 1].bar_label(b_sort, padding=4, fmt='%.0f ms', fontweight='bold', fontsize=8.5)
axes[1, 1].axvline(200, color='#dc2626', linestyle='--', linewidth=1.5, label="SLA поріг (200 ms)")
axes[1, 1].set_xlabel("Latency P99 (ms)")
axes[1, 1].set_title("Сортування та порогові лінії (axvline)", fontweight='bold')
axes[1, 1].set_xlim(0, 370)
axes[1, 1].legend()
axes[1, 1].grid(axis='x', linestyle=':', alpha=0.6)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Дані: середні бали студентів трьох спеціальностей за 4 предмети
subjects = ["Математика", "Фізика", "Програмування", "Англійська"]
cs_scores = [85, 78, 92, 70]         # Computer Science
eng_scores = [80, 88, 75, 82]        # Engineering
math_scores = [95, 90, 65, 75]       # Mathematics

x = np.arange(len(subjects))
width = 0.25

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

bars1 = ax.bar(x - width, cs_scores, width, label="Computer Science", 
               color="#3498db", edgecolor="black")
bars2 = ax.bar(x, eng_scores, width, label="Engineering", 
               color="#e74c3c", edgecolor="black")
bars3 = ax.bar(x + width, math_scores, width, label="Mathematics", 
               color="#2ecc71", edgecolor="black")

ax.set_title("Середні бали студентів за спеціальностями", 
             fontsize=14, fontweight="bold")
ax.set_ylabel("Середній бал (0–100)", fontsize=12)
ax.set_xlabel("Предмет", fontsize=12)
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(subjects)
ax.legend(fontsize=11, loc="upper right")
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)
ax.set_ylim(0, 100)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Дані: джерела енергії в різних країнах (%)
countries = ["Україна", "Німеччина", "Франція", "Норвегія"]
fossil = [60, 40, 10, 5]      # Викопне паливо
nuclear = [25, 10, 70, 0]     # Ядерна
renewable = [15, 50, 20, 95]  # Відновлювані

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))

ax.bar(countries, fossil, label="Викопне паливо", color="#D35400", edgecolor="black")
ax.bar(countries, nuclear, bottom=fossil, label="Ядерна енергія", 
       color="#9B59B6", edgecolor="black")

# Для третього шару потрібна сума попередніх
bottom_renewable = np.array(fossil) + np.array(nuclear)
ax.bar(countries, renewable, bottom=bottom_renewable, 
       label="Відновлювані джерела", color="#27AE60", edgecolor="black")

ax.set_title("Структура енергетики за країнами (%)", 
             fontsize=14, fontweight="bold")
ax.set_ylabel("Частка (%)", fontsize=12)
ax.set_ylim(0, 100)
ax.legend(loc="upper left", fontsize=11)
ax.grid(axis="y", alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

months = ["Січ", "Лют", "Бер", "Кві"]
x_m = np.arange(len(months))
w = 0.25

compute = np.array([45, 52, 60, 75])
storage = np.array([20, 22, 25, 30])
network = np.array([15, 18, 22, 28])
totals = compute + storage + network

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10))

# 1. Grouped Bar Chart (3 групи з точним зміщенням)
axes[0, 0].bar(x_m - w, compute, width=w, label="Compute (EC2)", color='#3b82f6', edgecolor='black', linewidth=0.8)
axes[0, 0].bar(x_m, storage, width=w, label="Storage (S3)", color='#10b981', edgecolor='black', linewidth=0.8)
axes[0, 0].bar(x_m + w, network, width=w, label="Network (Egress)", color='#f59e0b', edgecolor='black', linewidth=0.8)
axes[0, 0].set_xticks(x_m)
axes[0, 0].set_xticklabels(months)
axes[0, 0].set_ylabel("Витрати ($ тис.)")
axes[0, 0].set_title("Груповий Bar Chart: детальне порівняння категорій\nЗсув: x - w, x, x + w", fontweight='bold')
axes[0, 0].legend()
axes[0, 0].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 2. Stacked Bar Chart (абсолютний бюджет через bottom)
axes[0, 1].bar(months, compute, label="Compute (EC2)", color='#3b82f6', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[0, 1].bar(months, storage, bottom=compute, label="Storage (S3)", color='#10b981', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[0, 1].bar(months, network, bottom=compute + storage, label="Network (Egress)", color='#f59e0b', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[0, 1].set_ylabel("Загальний бюджет ($ тис.)")
axes[0, 1].set_title("Складений Bar Chart: загальний обсяг і частка\nНакопичення: bottom=compute, bottom=compute+storage", fontweight='bold')
axes[0, 1].legend()
axes[0, 1].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 3. 100% Normalized Stacked Bar Chart (відносні частки)
p_comp = compute / totals * 100
p_stor = storage / totals * 100
p_net = network / totals * 100

axes[1, 0].bar(months, p_comp, label="Compute (%)", color='#3b82f6', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[1, 0].bar(months, p_stor, bottom=p_comp, label="Storage (%)", color='#10b981', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[1, 0].bar(months, p_net, bottom=p_comp + p_stor, label="Network (%)", color='#f59e0b', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[1, 0].set_ylabel("Частка у бюджеті (%)")
axes[1, 0].set_ylim(0, 100)
axes[1, 0].set_title("100% Нормований Stacked: зміна пропорцій компонентів\nВісь Y завжди фіксована на 100%", fontweight='bold')
axes[1, 0].legend(loc='lower right')
axes[1, 0].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

# 4. Складений Bar Chart із загальними підписами над стовпцями
axes[1, 1].bar(months, compute, label="Compute", color='#3b82f6', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[1, 1].bar(months, storage, bottom=compute, label="Storage", color='#10b981', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
axes[1, 1].bar(months, network, bottom=compute + storage, label="Network", color='#f59e0b', edgecolor='black', linewidth=0.8, width=0.55)
for i, tot in enumerate(totals):
    axes[1, 1].text(i, tot + 2, f"${tot}k", ha='center', va='bottom', fontweight='bold', fontsize=9.5)
axes[1, 1].set_ylabel("Витрати ($ тис.)")
axes[1, 1].set_ylim(0, 155)
axes[1, 1].set_title("Stacked Bar з числовими підписами сум зверху\nax.text(i, total + offset, f'${total}k')", fontweight='bold')
axes[1, 1].legend()
axes[1, 1].grid(axis='y', linestyle=':', alpha=0.6)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# Дані: розподіл бюджету компанії
categories = ["Зарплати", "Оренда", "Маркетинг", "R&D", "Інше"]
expenses = [50, 15, 20, 10, 5]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))

colors = ["#FF6B6B", "#4ECDC4", "#95E1D3", "#FFD93D", "#C7CEEA"]
explode = (0.1, 0, 0, 0, 0)  # "Витягуємо" перший сектор

wedges, texts, autotexts = ax.pie(expenses, labels=categories, autopct="%1.1f%%",
                                    startangle=90, colors=colors, explode=explode,
                                    textprops={"fontsize": 12, "weight": "bold"},
                                    wedgeprops={"edgecolor": "black", "linewidth": 1.5})

ax.set_title("Розподіл бюджету компанії", fontsize=14, fontweight="bold")

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

products = ["Продукт A", "Продукт B", "Продукт C", "Продукт D", "Продукт E"]
sales = [23, 19, 21, 18, 19]

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# Ліворуч: Pie chart
colors = ["#FF6B6B", "#4ECDC4", "#95E1D3", "#FFD93D", "#C7CEEA"]
ax1.pie(sales, labels=products, autopct="%1.1f%%", startangle=90, colors=colors)
ax1.set_title("Pie Chart\n❓ Який продукт другий за продажами?", 
              fontsize=12, fontweight="bold")

# Праворуч: Bar chart
ax2.bar(products, sales, color=colors, edgecolor="black", linewidth=1.5)
ax2.set_title("Bar Chart\n✅ Відповідь очевидна: Продукт C", 
              fontsize=12, fontweight="bold")
ax2.set_ylabel("Продажі (тис. одиниць)")
ax2.grid(axis="y", alpha=0.3)

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

shares = [45, 25, 18, 12]
labels = ["Frontend (Next.js)", "Backend (Go)", "Database (PG)", "Queue (Kafka)"]
colors_pie = ["#3b82f6", "#10b981", "#f59e0b", "#8b5cf6"]

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(13, 11))

# 1. Стандартний Pie Chart
axes[0, 0].pie(shares, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90, colors=colors_pie,
               wedgeprops={'edgecolor': 'black', 'linewidth': 1})
axes[0, 0].set_title("Класичний Pie Chart: autopct='%1.1f%%', startangle=90", fontweight='bold')

# 2. Pie Chart з explode (виділення головного компонента)
explode = (0.1, 0, 0, 0)
axes[0, 1].pie(shares, labels=labels, autopct='%1.1f%%', explode=explode, startangle=140, colors=colors_pie,
               wedgeprops={'edgecolor': 'black', 'linewidth': 1})
axes[0, 1].set_title("Параметр explode=(0.1, 0, 0, 0): фокус на лідері", fontweight='bold')

# 3. Donut Chart (бублик через wedgeprops width=0.4)
wedges, texts, autotexts = axes[1, 0].pie(shares, labels=labels, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.75, startangle=90,
                                         colors=colors_pie, wedgeprops={'width': 0.4, 'edgecolor': 'white', 'linewidth': 2})
for autotext in autotexts:
    autotext.set_color('white')
    autotext.set_fontweight('bold')
axes[1, 0].text(0, 0, "CPU\nLoad", ha='center', va='center', fontsize=13, fontweight='bold', color='#1e293b')
axes[1, 0].set_title("Donut Chart: wedgeprops={'width': 0.4}\nСучасний стиль із KPI в центрі", fontweight='bold')

# 4. Donut Chart з винесеною легендою (Dashboard-ready)
wedges, texts = axes[1, 1].pie(shares, startangle=90, colors=colors_pie,
                               wedgeprops={'width': 0.35, 'edgecolor': 'white', 'linewidth': 2})
axes[1, 1].legend(wedges, [f"{l}: {s}%" for l, s in zip(labels, shares)],
                  title="Компоненти системи", loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0, 0.5, 1),
                  frameon=True, facecolor='#f8fafc', fontsize=9)
axes[1, 1].text(0, 0, "100%", ha='center', va='center', fontsize=14, fontweight='bold', color='#1e293b')
axes[1, 1].set_title("Donut з окремою легендою (bbox_to_anchor):\nЧистий інтерфейс без нагромадження тексту", fontweight='bold')

plt.tight_layout()
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Дані: зарплати за спеціальностями
data = {
    "Спеціальність": ["Вчитель", "Лікар", "Інженер", "Програміст", "Юрист"],
    "Зарплата ($)": [35000, 75000, 60000, 90000, 55000]
}
df = pd.DataFrame(data)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

# Ліворуч: без сортування (погано)
ax1.barh(df["Спеціальність"], df["Зарплата ($)"], color="gray")
ax1.set_title("❌ Без сортування\n(важко порівнювати)", fontsize=12, fontweight="bold")
ax1.set_xlabel("Зарплата ($)")

# Праворуч: відсортовано за спаданням (добре)
df_sorted = df.sort_values("Зарплата ($)", ascending=True)  # True для горизонтальних
ax2.barh(df_sorted["Спеціальність"], df_sorted["Зарплата ($)"], 
         color="steelblue", edgecolor="navy")
ax2.set_title("✅ Відсортовано\n(порівняння миттєве)", fontsize=12, fontweight="bold")
ax2.set_xlabel("Зарплата ($)")

plt.tight_layout()
plt.show()