Home-theater-designers
Јупитер Нотебоок је први алат за научнике о подацима. Нуди интерактивни веб интерфејс који се може користити за визуализацију података, лаку анализу и сарадњу.
Визуелизација података вам омогућава да пронађете мапу или графикон за контекст ваших података. Овај водич нуди детаљан водич за интеракцију са графиконима у Јупитер Нотебоок -у.
Предуслови
Морате да инсталирајте Јупитер на вашој машини. Ако није, можете га инсталирати уносом следећег кода у командну линију:
$ pip install jupyterТакође ће вам требати панде и матплотлиб библиотека:
шта је осмојезгарни процесор
$ pip install pandas $ pip install matplotlibНакон довршетка инсталације покрените Јупитер Нотебоок сервер. Унесите наредбу испод у свој терминал да бисте то учинили. Јупитер страница која приказује датотеке у тренутном директоријуму ће се отворити у подразумеваном прегледачу вашег рачунара.
$ jupyter notebookБелешка: Не затварајте прозор терминала у којем покрећете ову команду. Ваш сервер ће се зауставити ако то учините.
Симпле Плот
На новој Јупитер страници покрените овај код:
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()
Код је за једноставну линију. Прва линија увози пиплот библиотека графикона из матплотлиб АПИ. Трећи и четврти ред дефинишу оси к и и.
Тхе заплет () позива се метода за исцртавање графикона. Тхе Прикажи() метода се затим користи за приказ графикона.
Претпоставимо да уместо тога желите да нацртате криву. Процес је исти. Само промените вредности питхон листа за и-осу.
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()
Уочите нешто важно: на оба графикона нема експлицитне дефиниције скале. Скала се аутоматски израчунава и примењује. Ово је једна од многих занимљивих функција које Јуиптер нуди и које вас могу усредсредити на ваш посао (анализу података) уместо да бринете о коду.
Ако сте такође опрезни, приметићете да је број вредности за осе к и и исти. Ако је било који од њих мањи од другог, грешка ће бити означена када покренете код и графикон неће бити приказан.
Доступне врсте
За разлику од горњег линијског графикона и криве, друге визуализације графикона (нпр. Хистограм, тракасти графикон итд.) Морају бити експлицитно дефинисане да би биле приказане.
Графикон
Да бисте приказали парцелу, морате да користите бар () метода.
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()
Дијаграм расејања
Све што треба да урадите је да користите распршити () метод у претходном коду.
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()
Пие цхарт
Парцела колача се мало разликује од горе наведених. Линија 4 је од посебног интереса, па погледајте тамошње карактеристике.
фигсизе користи се за подешавање односа ширине и висине слике. Ово можете поставити на било шта што желите (нпр. (9,5)), али званични документи Панде саветују да користите однос ширине и висине 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()Занимљиви су неки параметри на тортном графикону:
етикете - Ово се може користити за означавање сваког дела у тортном графикону.
боје - Ово се може користити за давање унапред дефинисаних боја свакој од кришки. Боје можете навести и у текстуалном облику (нпр. Жуто) или у хексадецималном облику (нпр. '#Ебц713').
Погледајте пример испод:
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()
Постоје и други заплети попут хист , области , и где да можете прочитајте више о Пандас документима .
Форматирање заплета
На горњим цртежима нема аспеката као што су ознаке. Ево како то учинити.
Да бисте додали наслов, унесите доњи код у своју Јупитер бележницу:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')Оси к и и могу се означити на следећи начин:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')Сазнајте више
Можете покренути помоћ() команда у бележници да бисте добили интерактивну помоћ у вези са Јупитер командама. Да бисте добили више информација о одређеном објекту, можете користити помоћ (објекат) .
Такође ће вам бити добра пракса да испробате цртање графикона помоћу скупова података из цсв -а фајлови. Научити како визуализирати податке моћно је средство за комуникацију и анализу ваших налаза, па вриједи одвојити мало времена за развој своје вјештине.
Објави Објави Твеет Емаил Како увести Екцел податке у Питхон скрипте помоћу пандиЗа напредну анализу података, Питхон је бољи од Екцела. Ево како да увезете своје Екцел податке у Питхон скрипту користећи Панде!
Прочитајте следеће Повезане теме- Програмирање
- Питхон
- Кодирање Туториали
- Анализа података
Јероме је писац особља на МакеУсеОф -у. Он покрива чланке о програмирању и Линуку. Он је такође ентузијаст за крипто и увек прати крипто индустрију.
Више од Јеромеа ДавидсонаПретплатите се на наш билтен
Придружите се нашем билтену за техничке савете, критике, бесплатне е -књиге и ексклузивне понуде!
Кликните овде да бисте се претплатили