Home-theater-designers
Jupyter Notebook je nástroj číslo jedna pro vědce dat. Nabízí interaktivní webové rozhraní, které lze použít pro vizualizaci dat, snadnou analýzu a spolupráci.
Vizualizace dat vám umožňuje najít kontext pro vaše data pomocí map nebo grafů. Tento tutoriál nabízí přehledný průvodce interakcí s grafy v Jupyter Notebook.
Předpoklady
Musíš mít nainstalovaný Jupyter na vašem stroji. Pokud tomu tak není, můžete jej nainstalovat zadáním následujícího kódu do příkazového řádku:
$ pip install jupyterBudete také potřebovat pandy a matplotlib knihovna:
Ovladač xbox one x se stále odpojuje
$ pip install pandas $ pip install matplotlibPo dokončení instalace spusťte server Jupyter Notebook. Chcete -li to provést, zadejte níže uvedený příkaz do svého terminálu. Ve výchozím prohlížeči vašeho počítače se otevře stránka Jupyter zobrazující soubory v aktuálním adresáři.
$ jupyter notebookPoznámka: Nezavírejte okno terminálu, ve kterém spustíte tento příkaz. Váš server se zastaví, pokud tak učiníte.
Jednoduchý děj
Na nové stránce Jupyter spusťte tento kód:
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()
Kód je pro jednoduchý řádkový graf. První řádek importuje soubor pyplot grafická knihovna z matplotlib API. Třetí a čtvrtá čára definují osy x a y.
The spiknutí() metoda je volána k vykreslení grafu. The ukázat() metoda se pak použije k zobrazení grafu.
Předpokládejme, že místo toho chcete nakreslit křivku. Postup je stejný. Stačí změnit hodnoty seznam pythonu pro osu y.
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()
Všimněte si něčeho důležitého: v obou grafech neexistuje žádná explicitní definice měřítka. Stupnice se automaticky vypočítá a použije. Toto je jedna z mnoha zajímavých funkcí, které Juypter nabízí a které vás mohou soustředit na vaši práci (analýza dat) místo starostí s kódem.
Pokud jste také ostražití, můžete si všimnout, že počet hodnot pro osy x a y je stejný. Pokud je některý z nich menší než druhý, při spuštění kódu bude označena chyba a nezobrazí se žádný graf.
Dostupné typy
Na rozdíl od čárového grafu a křivky výše musí být jiné vizualizace grafu (např. Histogram, sloupcový graf atd.) Výslovně definovány, aby se mohly zobrazovat.
Sloupcový graf
K zobrazení sloupcového grafu budete muset použít bar () metoda.
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()
Bodový diagram
Vše, co musíte udělat, je použít rozptyl() metoda v předchozím kódu.
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()
Výsečový graf
Koláčový graf se trochu liší od zbytku výše. Obzvláště zajímavá je linka 4, podívejte se tedy na její funkce.
figsize slouží k nastavení poměru stran. Můžete to nastavit na cokoli, co se vám líbí (např. (9,5)), ale oficiální dokumenty Pandy doporučují použít poměr stran 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()Koláčový graf má několik parametrů, které stojí za zmínku:
štítky - To lze použít k označení každého řezu v koláčovém grafu.
barvy - To lze použít k získání předdefinovaných barev pro každý z řezů. Barvy můžete zadat jak v textové podobě (např. Žlutá), tak v hexadecimální podobě (např. '#Ebc713').
Viz příklad níže:
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()
Existují také další zápletky jako hist , plocha , a kde to můžeš více o dokumentech Pandas .
Formátování zápletky
Ve výše uvedených grafech neexistují žádné aspekty, jako jsou štítky. Zde je návod, jak to udělat.
Chcete -li přidat název, vložte do notebooku Jupyter níže uvedený kód:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')Osy x a y mohou být označeny následujícím způsobem:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')Další informace
Můžete spustit Pomoc() příkaz ve svém notebooku, abyste získali interaktivní pomoc ohledně příkazů Jupyter. Chcete -li získat více informací o konkrétním objektu, můžete použít nápověda (objekt) .
Osvědčeným postupem je také zkusit kreslit grafy pomocí datových sad z CSV soubory. Naučit se vizualizovat data je účinný nástroj ke komunikaci a analýze vašich zjištění, a proto stojí za to věnovat čas budování svých dovedností.
Podíl Podíl tweet E-mailem Jak importovat data aplikace Excel do skriptů Pythonu pomocí pandPro pokročilou analýzu dat je Python lepší než Excel. Zde je návod, jak importovat data aplikace Excel do skriptu Pythonu pomocí Pandas!
Číst dále Související témata- Programování
- Krajta
- Návody na kódování
- Analýza dat
Jerome je spisovatelem štábu v MakeUseOf. Zabývá se články o programování a Linuxu. Je také nadšencem do kryptoměny a vždy má přehled o krypto průmyslu.
Více od Jerome DavidsonaPřihlaste se k odběru našeho zpravodaje
Připojte se k našemu zpravodaji a získejte technické tipy, recenze, bezplatné elektronické knihy a exkluzivní nabídky!
Kliknutím sem se přihlásíte k odběru