Home-theater-designers
Jupyter Notebook adalah alat masuk nombor satu untuk para saintis data. Ia menawarkan antara muka web interaktif yang dapat digunakan untuk visualisasi data, analisis mudah, dan kolaborasi.
Visualisasi data membolehkan anda mencari konteks data anda melalui peta atau grafik. Tutorial ini menawarkan panduan mendalam untuk berinteraksi dengan grafik dalam Jupyter Notebook.
Prasyarat
Anda perlu telah memasang Jupyter pada mesin anda. Sekiranya tidak, anda boleh memasangnya dengan memasukkan kod berikut ke dalam baris arahan anda:
$ pip install jupyterAnda juga memerlukannya panda dan matplotlib perpustakaan:
samsung galaxy s20 vs s20 +
$ pip install pandas $ pip install matplotlibSetelah pemasangan selesai, mulakan pelayan Notebook Jupyter. Taipkan arahan di bawah di terminal anda untuk melakukannya. Halaman Jupyter yang menunjukkan fail dalam direktori semasa akan dibuka di penyemak imbas lalai komputer anda.
$ jupyter notebookCatatan: Jangan tutup tetingkap terminal di mana anda menjalankan perintah ini. Pelayan anda akan berhenti sekiranya anda melakukannya.
Petak Ringkas
Di halaman Jupyter baru, jalankan kod ini:
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()
Kodnya adalah untuk plot garis sederhana. Baris pertama mengimport pyplot perpustakaan grafik dari matplotlib API. Garis ketiga dan keempat masing-masing menentukan paksi x dan y.
The plot () kaedah dipanggil untuk memplot grafik. The tunjuk () kaedah kemudian digunakan untuk memaparkan grafik.
Katakan anda ingin melukis lengkung sebagai gantinya. Prosesnya sama. Cukup ubah nilai-nilai senarai python untuk paksi-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()
Perhatikan sesuatu yang penting: dalam kedua-dua grafik, tidak ada definisi skala eksplisit. Skala dikira dan digunakan secara automatik. Ini adalah salah satu daripada banyak ciri menarik yang ditawarkan oleh Juypter yang dapat membuat anda fokus pada pekerjaan anda (analisis data) dan bukannya membimbangkan kod.
Sekiranya anda juga berwaspada, anda mungkin melihat bahawa bilangan nilai bagi paksi x dan y adalah sama. Sekiranya salah satu daripadanya kurang daripada yang lain, ralat akan ditandai semasa anda menjalankan kod dan grafik tidak akan ditunjukkan.
Jenis Ada
Tidak seperti graf garis dan lengkung di atas, visualisasi grafik lain (seperti histogram, carta palang, dll.) Perlu ditentukan secara eksplisit agar dapat ditunjukkan.
Graf Bar
Untuk menunjukkan plot bar, anda perlu menggunakan bar () kaedah.
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()
Plot bersepah
Yang perlu anda buat hanyalah menggunakan penyebaran () kaedah dalam kod sebelumnya.
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()
Carta pai
Petak pai sedikit berbeza dengan yang lain di atas. Baris 4 menarik perhatian, jadi lihatlah ciri-ciri di sana.
buah ara digunakan untuk menetapkan nisbah aspek. Anda boleh menetapkannya pada apa sahaja yang anda suka (mis. (9,5)), tetapi dokumen rasmi Pandas menasihatkan agar anda menggunakan nisbah aspek 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()Terdapat beberapa parameter carta pai yang perlu diperhatikan:
label - Ini boleh digunakan untuk memberi label pada setiap potongan dalam carta pai.
warna - Ini dapat digunakan untuk memberikan warna yang telah ditentukan pada setiap potongan. Anda boleh menentukan warna baik dalam bentuk teks (mis. Kuning) atau dalam bentuk hex (mis. '# Ebc713').
Lihat contoh di bawah:
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()
Terdapat juga plot lain seperti sejarah , kawasan , dan di mana yang anda boleh baca lebih lanjut mengenai dokumen Pandas .
Pemformatan Plot
Dalam plot di atas, tidak ada aspek seperti label. Inilah cara untuk melakukannya.
Untuk menambahkan tajuk, sertakan kod di bawah dalam Jupyter Notebook anda:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')Paksi x dan y masing-masing boleh dilabel seperti di bawah:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')Belajar Lebih Banyak
Anda boleh menjalankan pertolongan () perintah di buku nota anda untuk mendapatkan bantuan interaktif mengenai arahan Jupyter. Untuk mendapatkan lebih banyak maklumat mengenai objek tertentu, anda boleh menggunakan pertolongan (objek) .
Anda juga akan menjadi amalan yang baik untuk mencuba melukis grafik menggunakan set data dari csv fail. Mempelajari cara memvisualisasikan data adalah alat yang kuat untuk menyampaikan dan menganalisis penemuan anda, jadi perlu meluangkan masa untuk membina kemahiran anda.
Berkongsi Berkongsi Tweet E-mel Cara Mengimport Data Excel Ke Skrip Python Menggunakan PandaUntuk analisis data lanjutan, Python lebih baik daripada Excel. Inilah cara mengimport data Excel anda ke skrip Python menggunakan Pandas!
Baca Seterusnya Topik-topik yang berkaitan- Pengaturcaraan
- Python
- Tutorial Pengekodan
- Analisis data
Jerome adalah Penulis Kakitangan di MakeUseOf. Dia merangkumi artikel mengenai Pengaturcaraan dan Linux. Dia juga peminat crypto dan selalu mengawasi industri crypto.
Lagi Dari Jerome DavidsonLanggan buletin kami
Sertailah buletin kami untuk mendapatkan petua, ulasan, ebook percuma, dan tawaran eksklusif!
Klik di sini untuk melanggan