بيانات تصورية Python: ماتوبلتليب وتوريات البحار
ويعد تصور البيانات جزءا أساسيا من تحليل البيانات، ويقدم بيتسون مكتبات قوية مثل ماتبول وبحربورن لخلق صور مفيدة وجذابة، وتقدم هذه المادة دروسا عن كيفية استخدام هذه المكتبات بفعالية.
بدأت مع ماتبولت
(ماتبولت) مكتبة تستخدم على نطاق واسع لإنشاء صور ثابتة ومتحركة وتفاعلية في (بيتون) وهي توفر طريقة مرنة لتوليد مجموعة متنوعة من القطع.
في البداية، تركيب (ماتبولتليب) باستخدام (بيب)
pip install matplotlib]
هنا مثال بسيط على إنشاء مؤامرة خطية:
import matplotlib.pyplot as plt]
x=[1، 2، 3، 4، 5] ]
y = [2, 3, 5, 7, 11] ]
plt.plot(x, y)]
plt.title('sample Line Plot'] ]
plt.xlabel ('X Axis] ]
plt.ylabel ('Y Axis] ]
plt.show stun]
مقدمة إلى البحر
(البحرية مبنية على قمة (ماتبولتليب وتوفر واجهة رفيعة المستوى لرسم الرسومات الإحصائية الجذابة، إنها تبسط المعالم المُعقدة وتُعزز الاصطناعية
"إنستقرّي "سيبورن" مع "بيب
pip install seaborn]
هنا مثال على إنشاء مؤامرة مبعثرة مع (سيبورن)
import seaborn as sns]
import matplotlib.pyplot as plt]
tips = sns.load dataset ('tips] ]
sns.scatterplot(data=tips, x=total bill', y=tip', hue='day')]
plt.title (Tips Dataset Scatter Plot] ]
plt.show stun]
Creating Custom Visualizations
كل من ماتبولت و سيبورن يسمحان بتكييف المؤامرات يمكنك تعديل الألوان و العلامات و الألقاب و زيادة تحسين الوضوح والعرض
على سبيل المثال، تغيير اللون في سيبورن:
sns.set palette ('pastel] ]
ثمّ، يَجْعلُ مؤامرةَكَ كالعادة لتَطبيق الشلاءَ.
- المحور المُعدّل
- إضافة خطوط الشبكة
- تغيير أساليب المؤامرة
- وفر الأرقام كصور