Cum să desenați grafice în blocnotesul Jupyter

Articolul din butonul Următor: 899988

Jupyter Notebook este instrumentul de bază pentru cercetătorii de date. Oferă o interfață web interactivă care poate fi utilizată pentru vizualizarea datelor, analize ușoare și colaborare.

Vizualizarea datelor vă permite să găsiți contextul datelor dvs. prin hărți sau grafice. Acest tutorial oferă un ghid inteligent pentru interacțiunea cu graficele din blocnotesul Jupyter.

Condiții prealabile

Trebuie să au instalat Jupyter pe mașina dvs. În caz contrar, îl puteți instala introducând următorul cod în linia de comandă:

 $ pip instalează jupyter

De asemenea, veți avea nevoie de panda și matplotlib bibliotecă:

$ pip instala panda

$ pip instala matplotlib

După finalizarea instalărilor, porniți serverul Jupyter Notebook. Tastați comanda de mai jos în terminalul dvs. pentru a face acest lucru. O pagină Jupyter care afișează fișiere în directorul curent se va deschide în browserul implicit al computerului.

$ caiet de jupiter

Notă: Nu închideți fereastra terminalului în care executați această comandă. Serverul dvs. se va opri dacă faceți acest lucru.

Complot simplu

Într-o nouă pagină Jupyter, rulați acest cod:

importați matplotlib.pyplot ca 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 ()

Codul este pentru o linie simplă. Prima linie importă pyplot bibliotecă grafică din matplotlib API. A treia și a patra linie definesc axele x și respectiv y.

complot () se apelează metoda pentru a trasa graficul. spectacol() metoda este apoi utilizată pentru a afișa graficul.

Să presupunem că doriți să desenați o curbă în schimb. Procesul este același. Schimbați doar valorile lista python pentru axa y.

importați matplotlib.pyplot ca 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 ()

Observați ceva important: în ambele grafice, nu există o definiție explicită a scării. Scara este calculată și aplicată automat. Aceasta este una dintre numeroasele caracteristici interesante pe care Juypter le oferă, care vă pot determina să vă concentrați asupra muncii (analiza datelor) în loc să vă faceți griji cu privire la cod.

Dacă sunteți și vigilenți, puteți observa că numărul de valori pentru axele x și y este același. Dacă oricare dintre ele este mai mică decât cealaltă, o eroare va fi semnalată când executați codul și nu va fi afișat niciun grafic.

Tipuri disponibile

Spre deosebire de graficul liniar și curba de mai sus, alte vizualizări ale graficului (de exemplu, o histogramă, o diagramă cu bare etc.) trebuie definite în mod explicit pentru a fi afișate.

Grafic de bare

Pentru a afișa un grafic de bare, va trebui să utilizați bar() metodă.

importați matplotlib.pyplot ca 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 ()

Scatter Plot

Tot ce trebuie să faceți este să utilizați împrăștia() metoda din codul anterior.

importați matplotlib.pyplot ca 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 ()

Graficul proporțiilor

Un complot pentru plăcinte este puțin diferit de restul de mai sus. Linia 4 prezintă un interes deosebit, așa că aruncați o privire asupra caracteristicilor de acolo.

figsize este folosit pentru a seta raportul de aspect. Puteți seta acest lucru la orice doriți (de exemplu (9,5)), dar documentele oficiale Pandas vă recomandă să utilizați un raport de aspect de 1.

importați matplotlib.pyplot ca plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (9, 5)) # linia 4
plt.pie (x)
plt.show ()

Există câțiva parametri pe care îi are graficul circular care sunt demni de remarcat:

etichete - Aceasta poate fi utilizată pentru a da o etichetă fiecărei felii din graficul circular.

culori - Aceasta poate fi utilizată pentru a da culori predefinite fiecărei felii. Puteți specifica culorile atât sub formă de text (de exemplu, „galben”), fie în formă hexagonală (de exemplu, „# ebc713”).

Vedeți exemplul de mai jos:

importați matplotlib.pyplot ca plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (5.5, 5.5))
plt.pie (x, labels = ("Guayav", "Boabe", "Mango", "Mere", "Avocado"),
culori = ("# a86544", "# eb5b13", "# ebc713", "# bdeb13", "# 8aeb13"))
plt.show ()

Există și alte comploturi precum hist, zonă și kde că poți citiți mai multe despre documentele Pandas.

Formatarea parcelei

În parcelele de mai sus, nu există aspecte precum etichetele. Iată cum să faci asta.

Pentru a adăuga un titlu, includeți codul de mai jos în blocnotesul dvs. Jupyter:

matplotlib.pyplot.title („Titlul graficului meu”)

Axele x și y pot fi etichetate, după cum urmează:

matplotlib.pyplot.xlabel („eticheta mea pe axa X”)
matplotlib.pyplot.ylabel („eticheta axei mele y”)

Aflați mai multe

Puteți rula Ajutor() comanda în notebook-ul dvs. pentru a obține asistență interactivă despre comenzile Jupyter. Pentru a obține mai multe informații despre un anumit obiect, puteți utiliza ajutor (obiect).

Veți găsi, de asemenea, o practică bună să încercați să desenați grafice folosind seturi de date din csvfiles. Învățarea modului de vizualizare a datelor este un instrument puternic pentru a comunica și analiza constatările dvs., deci merită să vă alocați ceva timp pentru a vă dezvolta abilitățile.

Cum să importați date Excel în scripturi Python folosind panda

Pentru analiza avansată a datelor, Python este mai bun decât Excel. Iată cum să importați datele Excel într-un script Python folosind Pandas!

Citiți în continuare

Despre autor