Как да нарисувате графики в тетрадка Jupyter

Статия в бутон Напред: 899988

Jupyter Notebook е инструмент номер едно за специалистите по данни. Той предлага интерактивен уеб интерфейс, който може да се използва за визуализация на данни, лесен анализ и сътрудничество.

Визуализацията на данните ви позволява да намерите контекст за вашите данни чрез карти или графики. Този урок предлага проницателно ръководство за взаимодействие с графики в Jupyter Notebook.

Предпоставки

Ти трябва да инсталирайте Jupyter на вашата машина. Ако не е, можете да го инсталирате, като въведете следния код в командния ред:

 $ pip инсталирайте jupyter

Ще ви трябва и панди и matplotlib библиотека:

$ pip инсталира панди

$ pip инсталирайте matplotlib

След като инсталациите приключат, стартирайте сървъра на Jupyter Notebook. Въведете командата по-долу във вашия терминал, за да го направите. Страница на Jupyter, показваща файлове в текущата директория, ще се отвори в браузъра по подразбиране на вашия компютър.

бележник за $ jupyter

Забележка: Не затваряйте прозореца на терминала, в който изпълнявате тази команда. Вашият сървър ще спре, ако го направите.

Прост парцел

В нова страница на Jupyter стартирайте този код:

импортирайте matplotlib.pyplot като plt
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
у = [2,4,6,8,10,12,14,16]
plt.plot (x, y)
plt.show ()

Кодът е за обикновен графичен ред. Първият ред импортира pyplot графична библиотека от matplotlib API. Третият и четвъртият ред определят съответно осите x и y.

The парцел () метод се извиква за нанасяне на графиката. The покажи () След това се използва метод за показване на графиката.

Да предположим, че вместо това искате да нарисувате крива. Процесът е същият. Просто променете стойностите на списък на python за оста y.

импортирайте matplotlib.pyplot като 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 ()

Забележете нещо важно: и в двете графики няма изрична дефиниция на мащаба. Скалата се изчислява автоматично и се прилага. Това е една от многото интересни функции, които Juypter предлага, които могат да ви накарат да се съсредоточите върху работата си (анализ на данни), вместо да се тревожите за кода.

Ако сте и бдителни, може да забележите, че броят на стойностите за осите x и y са еднакви. Ако някой от тях е по-малък от другия, при стартиране на кода ще се отбележи грешка и няма да се покаже графика.

Налични видове

За разлика от линейната графика и кривата по-горе, други визуализации на графики (напр. Хистограма, стълбовидна диаграма и т.н.) трябва да бъдат изрично дефинирани, за да бъдат показани.

Стълбовидна диаграма

За да покажете график на лента, ще трябва да използвате лента() метод.

импортирайте matplotlib.pyplot като 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 ()

Разпръснат парцел

Всичко, което трябва да направите, е да използвате разпръсна () метод в предишния код.

импортирайте matplotlib.pyplot като 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 ()

Кръгова диаграма

Кръгът е малко по-различен от останалите по-горе. Линия 4 представлява особен интерес, затова разгледайте функциите там.

размери се използва за задаване на пропорцията. Можете да зададете това на каквото искате (напр. (9,5)), но официалните документи на Pandas съветват да използвате пропорция 1.

импортирайте matplotlib.pyplot като plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (9, 5)) # ред 4
plt.pie (x)
plt.show ()

Има някои параметри, които има круговата диаграма, които са забележителни:

етикети - Това може да се използва за даване на етикет на всеки парче в кръговата диаграма.

цветове - Това може да се използва за придаване на предварително зададени цветове на всеки от резените. Можете да посочите цветове както в текстова форма (напр. "Жълто"), така и в шестнадесетична форма (напр. "# Ebc713").

Вижте примера по-долу:

импортирайте matplotlib.pyplot като plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (5.5, 5.5))
plt.pie (x, labels = ("Guavas", "Berries", "Mangoes", "Apple", "Avocado"),
цветове = ("# a86544", "# eb5b13", "# ebc713", "# bdeb13", "# 8aeb13"))
plt.show ()

Има и други сюжети като история, ■ площ и kde че можете прочетете повече за документи на Pandas.

Форматиране на парцела

В горните парцели няма никакви аспекти като етикети. Ето как да направите това.

За да добавите заглавие, включете кода по-долу във вашия Jupyter Notebook:

matplotlib.pyplot.title ("Моето заглавие на графиката")

Осите x и y могат да бъдат съответно обозначени както по-долу:

matplotlib.pyplot.xlabel ("моят етикет на оста x")
matplotlib.pyplot.ylabel ("моят етикет на оста y")

Научете повече

Можете да стартирате помогне() команда във вашия бележник, за да получите интерактивна помощ относно командите на Jupyter. За да получите повече информация за определен обект, можете да използвате помощ (обект).

Също така ще намерите за добра практика да опитате да рисувате графики, като използвате набори от данни от csvfiles. Да се ​​научите как да визуализирате данни е мощен инструмент за комуникация и анализ на вашите открития, така че си струва да отделите малко време, за да изградите уменията си.

Как да импортирам данни от Excel в Python скриптове с помощта на Pandas

За разширен анализ на данни Python е по-добър от Excel. Ето как да импортирате вашите данни на Excel в Python скрипт с помощта на Pandas!

Прочетете Напред

За автора