Home-theater-designers
Jupyter piezīmju grāmatiņa ir datu zinātnieku rīks numur viens. Tā piedāvā interaktīvu tīmekļa saskarni, ko var izmantot datu vizualizācijai, ērtai analīzei un sadarbībai.
Datu vizualizācija ļauj jums atrast kontekstu saviem datiem, izmantojot kartes vai grafikus. Šī apmācība piedāvā iespaidīgu ceļvedi mijiedarbībai ar grafikiem Jupyter piezīmjdatorā.
Priekšnosacījumi
Tev vajag ir instalēts Jupyter uz jūsu mašīnas. Ja tā nav, varat to instalēt, komandrindā ievadot šādu kodu:
$ pip install jupyterJums būs nepieciešama arī pandas un matplotlib bibliotēka:
kā veikt padziļinātu meklēšanu tīmeklī
$ pip install pandas $ pip install matplotlibKad instalēšana ir pabeigta, palaidiet Jupyter Notebook serveri. Lai to izdarītu, terminālī ierakstiet zemāk esošo komandu. Jūsu datora noklusējuma pārlūkprogrammā tiks atvērta Jupyter lapa, kurā redzami pašreizējā direktorija faili.
$ jupyter notebookPiezīme: Neaizveriet termināļa logu, kurā jūs izpildāt šo komandu. Jūsu serveris tiks apturēts, ja to darīsit.
Vienkāršs sižets
Jaunā Jupyter lapā palaidiet šo kodu:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[2,4,6,8,10,12,14,16]
plt.plot(x,y)
plt.show()
Kods ir paredzēts vienkāršai līnijas diagrammai. Pirmā rinda importē pyplot grafisko bibliotēku no matplotlib API. Trešā un ceturtā līnija nosaka attiecīgi x un y asis.
The sižets () Grafika uzzīmēšanai tiek izmantota metode. The rādīt () pēc tam diagrammas parādīšanai tiek izmantota metode.
Pieņemsim, ka tā vietā vēlaties uzzīmēt līkni. Process ir tāds pats. Vienkārši mainiet vērtības python saraksts y asij.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.plot(x,y)
plt.show()
Ievērojiet kaut ko svarīgu: abos grafikos nav skaidras mēroga definīcijas. Skala tiek automātiski aprēķināta un piemērota. Šī ir viena no daudzajām interesantajām Juypter piedāvātajām funkcijām, kas ļauj koncentrēties uz savu darbu (datu analīzi), nevis uztraukties par kodu.
Ja esat arī modrs, varat novērot, ka x un y asu vērtību skaits ir vienāds. Ja kāds no tiem ir mazāks par otru, palaižot kodu, tiks parādīta kļūda, un netiks parādīta neviena diagramma.
Pieejamie veidi
Atšķirībā no iepriekš redzamās līnijas diagrammas un līknes, lai tās varētu parādīt, ir skaidri jānosaka citas grafika vizualizācijas (piemēram, histogramma, joslu diagramma utt.).
Joslu diagramma
Lai parādītu joslas gabalu, jums jāizmanto bārs () metode.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.bar(x,y)
plt.show()
Izkliedes diagramma
Viss, kas jums jādara, ir izmantot izkliedēt () metode iepriekšējā kodā.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Sektoru diagramma
Pīrāga gabals nedaudz atšķiras no pārējā. 4. līnija ir īpaši interesanta, tāpēc apskatiet tajā esošās funkcijas.
vīģes izmērs tiek izmantota, lai iestatītu malu attiecību. Varat iestatīt visu, kas jums patīk (piemēram, (9,5)), taču oficiālie Pandas dokumenti iesaka izmantot malu attiecību 1.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(9, 5)) # line 4
plt.pie(x)
plt.show()Sektoru diagrammā ir daži ievērības cienīgi parametri:
etiķetes - To var izmantot, lai piešķirtu etiķeti katrai sektoru diagrammas šķēlei.
krāsas - To var izmantot, lai katrai šķēlei piešķirtu iepriekš noteiktas krāsas. Jūs varat norādīt krāsas gan teksta formā (piemēram, dzeltena), gan heksadecimālā formā (piemēram, '#ebc713').
Skatiet piemēru zemāk:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(5.5, 5.5))
plt.pie(x, labels=('Guavas', 'Berries','Mangoes','Apples', 'Avocado'),
colors = ( '#a86544', '#eb5b13', '#ebc713', '#bdeb13', '#8aeb13'))
plt.show()
Ir arī citi sižeti, piemēram vēst , apgabalā , un kur ka jūs varat Lasiet vairāk par Pandas dokumentiem .
Sižeta formatēšana
Iepriekš redzamajos gabalos nav tādu aspektu kā etiķetes. Lūk, kā to izdarīt.
Lai pievienotu nosaukumu, savā Jupyter piezīmju grāmatiņā iekļaujiet tālāk norādīto kodu.
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')X un y asis var attiecīgi marķēt šādi:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')Uzzināt vairāk
Jūs varat palaist palīdzēt () komandu piezīmjdatorā, lai saņemtu interaktīvu palīdzību par Jupyter komandām. Lai iegūtu vairāk informācijas par konkrētu objektu, varat izmantot palīdzība (objekts) .
Laba prakse ir arī grafiku zīmēšana, izmantojot csv datu kopas failus. Mācīšanās vizualizēt datus ir spēcīgs līdzeklis, lai sazinātos un analizētu savus atklājumus, tāpēc ir vērts veltīt laiku, lai pilnveidotu savas prasmes.
Kopīgot Kopīgot Čivināt E -pasts Kā importēt Excel datus Python skriptos, izmantojot PandasUzlabotai datu analīzei Python ir labāks par Excel. Lūk, kā importēt Excel datus Python skriptā, izmantojot Pandas!
Lasīt Tālāk Saistītās tēmas- Programmēšana
- Python
- Kodēšanas apmācības
- Datu analīze
Džeroms ir MakeUseOf personāla rakstnieks. Viņš aptver rakstus par programmēšanu un Linux. Viņš ir arī kriptogrāfijas entuziasts un vienmēr seko līdzi kriptogrāfijas nozarei.
Vairāk no Džeroma DeividsonaAbonējiet mūsu biļetenu
Pievienojieties mūsu informatīvajam izdevumam, lai iegūtu tehniskus padomus, pārskatus, bezmaksas e -grāmatas un ekskluzīvus piedāvājumus!
Noklikšķiniet šeit, lai abonētu