Jak kreslit grafy v notebooku Jupyter

Článek v tlačítku Další: 899988

Jupyter Notebook je nástrojem číslo jedna pro datové vědce. Nabízí interaktivní webové rozhraní, které lze použít k vizualizaci dat, snadné analýze a spolupráci.

Vizualizace dat vám umožní najít kontext pro vaše data prostřednictvím map nebo grafů. Tento kurz nabízí přehledného průvodce interakcí s grafy v Jupyter Notebooku.

Předpoklady

Musíš mít nainstalovaný Jupyter na vašem stroji. Pokud tomu tak není, můžete jej nainstalovat zadáním následujícího kódu do příkazového řádku:

 $ pip install jupyter

Budete také potřebovat pandy a matplotlib knihovna:

$ pip nainstalujte pandy

$ pip install matplotlib

Po dokončení instalace spusťte server Jupyter Notebook. Zadejte do svého terminálu níže uvedený příkaz. Ve výchozím prohlížeči vašeho počítače se otevře stránka Jupyter se soubory v aktuálním adresáři.

$ jupyter notebook

Poznámka: Nezavírejte okno terminálu, ve kterém spustíte tento příkaz. Váš server se zastaví, pokud tak učiníte.

Jednoduché spiknutí

Na nové stránce Jupyter spusťte tento kód:

importovat matplotlib.pyplot jako 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 jednoduché řádkové vykreslení. První řádek importuje pyplot knihovna grafů z matplotlib API. Třetí a čtvrtý řádek definují osy x a y.

The spiknutí() metoda se nazývá vykreslení grafu. The ukázat() k zobrazení grafu se poté použije metoda.

Předpokládejme, že místo toho chcete nakreslit křivku. Proces je stejný. Stačí změnit hodnoty seznam pythonu pro osu y.

importovat matplotlib.pyplot jako 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. Měřítko se automaticky vypočítá a použije. Toto je jedna z mnoha zajímavých funkcí, které Juypter nabízí, díky nimž se můžete soustředit na svou práci (analýza dat) místo toho, abyste se museli starat o kód.

Pokud jste také ostražití, můžete si všimnout, že počet hodnot pro osy xay je stejný. Pokud je některý z nich menší než ten druhý, při spuštění kódu bude označena chyba a nebude zobrazen žádný graf.

Dostupné typy

Na rozdíl od spojnicového grafu a křivky výše je třeba, aby bylo možné zobrazit jiné vizualizace grafu (např. Histogram, sloupcový graf atd.)

Sloupcový graf

Chcete-li zobrazit sloupcový graf, budete muset použít bar() metoda.

importovat matplotlib.pyplot jako 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.

importovat matplotlib.pyplot jako 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 ostatních výše. Řádek 4 je obzvláště zajímavý, takže se podívejte na jeho funkce.

figsize se používá k nastavení poměru stran. Můžete jej nastavit na cokoli chcete (např. (9,5)), ale oficiální dokumenty Pandas doporučují použít poměr stran 1.

importovat matplotlib.pyplot jako plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (9, 5)) # řádek 4
plt.pie (x)
plt.show ()

Pozoruhodné jsou některé parametry, které má výsečový graf:

štítky - To lze použít k označení každého řezu v koláčovém grafu.

barvy - To lze použít k předdefinování barev každému z řezů. Barvy můžete určit jak v textové podobě (např. „Žlutá“), tak v hexadecimální podobě (např. „# Ebc713“).

Viz příklad níže:

importovat matplotlib.pyplot jako plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (5.5, 5.5))
plt.pie (x, labels = ("Guavas", "Bobule", "Mango", "Jablka", "Avokádo"),
colors = ("# a86544", "# eb5b13", "# ebc713", "# bdeb13", "# 8aeb13"))
plt.show ()

Existují také další zápletky jako hist, plocha a kde to můžeš Přečtěte si více o dokumentech Pandas.

Formátování grafu

Na grafech výše neexistují žádné aspekty, jako jsou štítky. Zde je návod, jak to udělat.

Chcete-li přidat název, vložte do svého notebooku Jupyter níže uvedený kód:

matplotlib.pyplot.title ("Název mého grafu")

Osy x a y lze příslušně označit níže:

matplotlib.pyplot.xlabel ("můj štítek osy x")
matplotlib.pyplot.ylabel ("můj štítek osy y")

Dozvědět se více

Můžete spustit Pomoc() příkaz ve svém notebooku získáte interaktivní pomoc s příkazy Jupyter. Chcete-li získat více informací o konkrétním objektu, můžete použít nápověda (objekt).

Dobrou praxí je také vyzkoušet kreslení grafů pomocí datových sad z csvfiles. Naučit se, jak vizualizovat data, je mocný nástroj pro komunikaci a analýzu vašich zjištění, takže stojí za to věnovat nějaký čas rozvoji dovedností.

Jak importovat data aplikace Excel do skriptů Pythonu pomocí pand

Pro pokročilou analýzu dat je Python lepší než Excel. Tady je postup, jak importovat data aplikace Excel do skriptu Pythonu pomocí Pandas!

Přečtěte si další

O autorovi