Home-theater-designers
Jupyter Notebook הוא כלי הגישה מספר 1 למדעני נתונים. הוא מציע ממשק אינטרנט אינטראקטיבי שיכול לשמש להדמיית נתונים, ניתוח קל ושיתוף פעולה.
הדמיית נתונים מאפשרת לך למצוא הקשר לנתונים שלך באמצעות מפות או גרפים. הדרכה זו מציעה מדריך תובנה לאינטראקציה עם גרפים במחברת Jupyter.
תנאים מוקדמים
אתה צריך התקנת Jupyter במכונה שלך. אם לא, תוכל להתקין אותו על ידי הזנת הקוד הבא בשורת הפקודה שלך:
$ pip install jupyterתזדקק גם ל פנדות ו matplotlib סִפְרִיָה:
כיצד לכבות אתחול מהיר חלונות 10
$ pip install pandas $ pip install matplotlibלאחר השלמת ההתקנות, הפעל את השרת Jupyter Notebook. הקלד את הפקודה למטה במסוף שלך לשם כך. דף Jupyter המציג קבצים בספרייה הנוכחית ייפתח בדפדפן ברירת המחדל של המחשב שלך.
$ jupyter notebookהערה: אל תסגור את חלון הטרמינל שבו אתה מפעיל פקודה זו. השרת שלך ייעצר אם תעשה זאת.
עלילה פשוטה
בדף Jupyter חדש, הפעל את הקוד הזה:
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()
הקוד מיועד לעלילת קו פשוטה. השורה הראשונה מייבאת את pyplot ספריית גרפים מתוך matplotlib API. השורה השלישית והרביעית מגדירות את ציר x ו- y בהתאמה.
ה עלילה() שיטה נקראת לשרטט את הגרף. ה הופעה() לאחר מכן משתמשים בשיטה להצגת הגרף.
נניח שאתה רוצה לצייר עקומה במקום זאת. התהליך זהה. פשוט שנה את הערכים של רשימת פייתון לציר 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()
שימו לב למשהו חשוב: בשני הגרפים אין הגדרת קנה מידה מפורשת. הסולם מחושב ומוחל אוטומטית. זוהי אחת מהתכונות המעניינות הרבות שמציעה ג'ויפטר שיכולה לגרום לך להתמקד בעבודתך (ניתוח נתונים) במקום לדאוג לקוד.
אם אתה גם ערני, אתה עשוי לשים לב שמספר הערכים עבור הצירים x ו- y זהים. אם אחד מהם קטן מהאחר, שגיאה תסומן בעת הפעלת הקוד ולא יוצג גרף.
סוגים זמינים
שלא כמו גרף הקווים והעקומה שלמעלה, הגדרות מפורשות אחרות של גרף (למשל היסטוגרמה, תרשים עמודות וכו ') צריכות להיות מוגדרות במפורש על מנת להיות מוצגות.
גרף עמודות
כדי להציג חלקת בר תצטרך להשתמש ב- בָּר () שיטה.
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()
גרף פיזור
כל מה שאתה צריך לעשות הוא להשתמש ב- לְפַזֵר() השיטה בקוד הקודם.
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()
תרשים עוגה
חלקת פשטידה קצת שונה מהשאר למעלה. שורה 4 מעניינת במיוחד, אז תסתכל על התכונות שם.
תאור משמש להגדרת יחס הממדים. אתה יכול להגדיר את זה לכל דבר שאתה אוהב (למשל (9,5)), אך מסמכי הפנדה הרשמיים ממליצים לך להשתמש ביחס גובה -רוחב של 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()יש כמה פרמטרים שיש לתרשים העוגה שראויים לציון:
תוויות - בעזרת זה ניתן לתת תווית לכל פרוסה בתרשים העוגה.
צבעים - בעזרת זה ניתן לתת צבעים מוגדרים מראש לכל אחת מהפרוסות. אתה יכול לציין צבעים הן בצורת טקסט (למשל צהוב) והן בצורת hex (למשל '#ebc713').
עיין בדוגמה למטה:
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()
יש גם עלילות אחרות כמו היסט , אֵזוֹר , ו איפה שאתה יכול קרא עוד על מסמכי פנדה .
עיצוב העלילה
בעלילות לעיל, אין היבטים כגון תוויות. הנה איך לעשות זאת.
כדי להוסיף כותרת, כלול את הקוד למטה במחברת Jupyter שלך:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')ניתן לסמן את צירי x ו- y בהתאמה להלן:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')ללמוד עוד
אתה יכול להפעיל את עֶזרָה() פקודה במחברת שלך כדי לקבל סיוע אינטראקטיבי לגבי פקודות Jupyter. כדי לקבל מידע נוסף על אובייקט מסוים, אתה יכול להשתמש עזרה (אובייקט) .
כמו כן, תמצא מנהג טוב לנסות לצייר גרפים באמצעות מערכי נתונים מ- csv קבצים. ללמוד כיצד להמחיש נתונים הוא כלי רב עוצמה לתקשר ולנתח את הממצאים שלך, ולכן כדאי להקדיש זמן לבניית המיומנות שלך.
לַחֲלוֹק לַחֲלוֹק צִיוּץ אימייל כיצד לייבא נתוני Excel לתוך סקריפטים של פייתון באמצעות פנדותלניתוח נתונים מתקדם, פייתון טוב יותר מאקסל. הנה כיצד לייבא את נתוני Excel שלך לסקריפט של פייתון באמצעות פנדות!
קרא הבא נושאים קשורים- תִכנוּת
- פִּיתוֹן
- הדרכות קידוד
- ניתוח נתונים
ג'רום הוא כותב צוות ב- MakeUseOf. הוא מכסה מאמרים בנושא תכנות ולינוקס. הוא גם חובב קריפטו ותמיד עוקב אחרי תעשיית הקריפטו.
עוד מאת ג'רום דוידסוןהירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים, סקירות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחצו כאן להרשמה