# Vizualizacija proporcija | ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)| |:---:| |Vizualizacija proporcija - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ | U ovoj lekciji koristit ćete drugačiji dataset fokusiran na prirodu kako biste vizualizirali proporcije, poput broja različitih vrsta gljiva u datasetu o gljivama. Istražimo ove fascinantne gljive koristeći dataset preuzet od Audubona koji sadrži detalje o 23 vrste gljiva s listićima iz obitelji Agaricus i Lepiota. Eksperimentirat ćete s ukusnim vizualizacijama poput: - Tortnih grafikona 🥧 - Grafičkih prikaza u obliku prstena 🍩 - Waffle grafikona 🧇 > 💡 Vrlo zanimljiv projekt pod nazivom [Charticulator](https://charticulator.com) od Microsoft Researcha nudi besplatno sučelje za vizualizaciju podataka putem povlačenja i ispuštanja. U jednom od njihovih tutorijala također koriste ovaj dataset o gljivama! Tako možete istražiti podatke i učiti o biblioteci istovremeno: [Charticulator tutorial](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html). ## [Kviz prije predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/20) ## Upoznajte svoje gljive 🍄 Gljive su vrlo zanimljive. Uvezimo dataset kako bismo ih proučili: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt mushrooms = pd.read_csv('../../data/mushrooms.csv') mushrooms.head() ``` Ispisuje se tablica s odličnim podacima za analizu: | class | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | stalk-root | stalk-surface-above-ring | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat | | --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ------- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | ---------- | ------------------------ | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- | | Otrovna | Konveksna | Glatka | Smeđa | Modrice | Oštar | Slobodna | Zbijena | Uska | Crna | Šireća | Jednaka | Glatka | Glatka | Bijela | Bijela | Djelomična| Bijela | Jedan | Viseća | Crna | Raspršena | Urbana | | Jestiva | Konveksna | Glatka | Žuta | Modrice | Badem | Slobodna | Zbijena | Široka | Crna | Šireća | Klub | Glatka | Glatka | Bijela | Bijela | Djelomična| Bijela | Jedan | Viseća | Smeđa | Brojna | Trava | | Jestiva | Zvono | Glatka | Bijela | Modrice | Anis | Slobodna | Zbijena | Široka | Smeđa | Šireća | Klub | Glatka | Glatka | Bijela | Bijela | Djelomična| Bijela | Jedan | Viseća | Smeđa | Brojna | Livade | | Otrovna | Konveksna | Ljuskava | Bijela | Modrice | Oštar | Slobodna | Zbijena | Uska | Smeđa | Šireća | Jednaka | Glatka | Glatka | Bijela | Bijela | Djelomična| Bijela | Jedan | Viseća | Crna | Raspršena | Urbana | Odmah primjećujete da su svi podaci tekstualni. Morat ćete ih konvertirati kako biste ih mogli koristiti u grafikonu. Većina podataka, zapravo, predstavljena je kao objekt: ```python print(mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns) ``` Rezultat je: ```output Index(['class', 'cap-shape', 'cap-surface', 'cap-color', 'bruises', 'odor', 'gill-attachment', 'gill-spacing', 'gill-size', 'gill-color', 'stalk-shape', 'stalk-root', 'stalk-surface-above-ring', 'stalk-surface-below-ring', 'stalk-color-above-ring', 'stalk-color-below-ring', 'veil-type', 'veil-color', 'ring-number', 'ring-type', 'spore-print-color', 'population', 'habitat'], dtype='object') ``` Pretvorite podatke u stupcu 'class' u kategorije: ```python cols = mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns mushrooms[cols] = mushrooms[cols].astype('category') ``` ```python edibleclass=mushrooms.groupby(['class']).count() edibleclass ``` Sada, ako ispišete podatke o gljivama, vidjet ćete da su grupirani u kategorije prema klasi jestivosti/otrovnosti: | | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | ... | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat | | --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ---- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | --- | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- | | class | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Jestiva | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | ... | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | | Otrovna | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | ... | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | Ako slijedite redoslijed prikazan u ovoj tablici za kreiranje oznaka kategorija klase, možete izraditi tortni grafikon: ## Torta! ```python labels=['Edible','Poisonous'] plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%') plt.title('Edible?') plt.show() ``` Voila, tortni grafikon koji prikazuje proporcije podataka prema ove dvije klase gljiva. Vrlo je važno pravilno odrediti redoslijed oznaka, posebno ovdje, pa svakako provjerite redoslijed kojim je niz oznaka kreiran!  ## Prstenovi! Vizualno zanimljiviji tortni grafikon je grafikon u obliku prstena, koji je tortni grafikon s rupom u sredini. Pogledajmo naše podatke koristeći ovu metodu. Pogledajte različita staništa u kojima gljive rastu: ```python habitat=mushrooms.groupby(['habitat']).count() habitat ``` Ovdje grupirate podatke prema staništu. Ima ih 7, pa ih koristite kao oznake za grafikon u obliku prstena: ```python labels=['Grasses','Leaves','Meadows','Paths','Urban','Waste','Wood'] plt.pie(habitat['class'], labels=labels, autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85) center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.40, fc='white') fig = plt.gcf() fig.gca().add_artist(center_circle) plt.title('Mushroom Habitats') plt.show() ```  Ovaj kod crta grafikon i središnji krug, a zatim dodaje taj središnji krug u grafikon. Uredite širinu središnjeg kruga promjenom `0.40` u drugu vrijednost. Grafikoni u obliku prstena mogu se prilagoditi na nekoliko načina kako bi se promijenile oznake. Oznake se posebno mogu istaknuti radi bolje čitljivosti. Saznajte više u [dokumentaciji](https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/pie_and_donut_labels.html?highlight=donut). Sada kada znate kako grupirati podatke i prikazati ih kao tortu ili prsten, možete istražiti druge vrste grafikona. Isprobajte waffle grafikon, koji je samo drugačiji način istraživanja količine. ## Waffle! Grafikon tipa 'waffle' je drugačiji način vizualizacije količina kao 2D niz kvadrata. Pokušajte vizualizirati različite količine boja klobuka gljiva u ovom datasetu. Za to trebate instalirati pomoćnu biblioteku pod nazivom [PyWaffle](https://pypi.org/project/pywaffle/) i koristiti Matplotlib: ```python pip install pywaffle ``` Odaberite segment svojih podataka za grupiranje: ```python capcolor=mushrooms.groupby(['cap-color']).count() capcolor ``` Izradite waffle grafikon kreiranjem oznaka i zatim grupiranjem podataka: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pywaffle import Waffle data ={'color': ['brown', 'buff', 'cinnamon', 'green', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'], 'amount': capcolor['class'] } df = pd.DataFrame(data) fig = plt.figure( FigureClass = Waffle, rows = 100, values = df.amount, labels = list(df.color), figsize = (30,30), colors=["brown", "tan", "maroon", "green", "pink", "purple", "red", "whitesmoke", "yellow"], ) ``` Koristeći waffle grafikon, jasno možete vidjeti proporcije boja klobuka u ovom datasetu gljiva. Zanimljivo je da postoji mnogo gljiva sa zelenim klobukom!  ✅ Pywaffle podržava ikone unutar grafikona koje koriste bilo koju ikonu dostupnu u [Font Awesome](https://fontawesome.com/). Eksperimentirajte kako biste kreirali još zanimljiviji waffle grafikon koristeći ikone umjesto kvadrata. U ovoj lekciji naučili ste tri načina za vizualizaciju proporcija. Prvo, trebate grupirati svoje podatke u kategorije, a zatim odlučiti koji je najbolji način za prikaz podataka - torta, prsten ili waffle. Svi su ukusni i korisniku pružaju trenutan pregled dataset-a. ## 🚀 Izazov Pokušajte ponovno kreirati ove ukusne grafikone u [Charticulator](https://charticulator.com). ## [Kviz nakon predavanja](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/21) ## Pregled i samostalno učenje Ponekad nije očito kada koristiti tortni, prstenasti ili waffle grafikon. Evo nekoliko članaka za čitanje na ovu temu: https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402 Istražite kako biste pronašli više informacija o ovoj odluci. ## Zadatak [Pokušajte u Excelu](assignment.md) --- **Odricanje od odgovornosti**: Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane čovjeka. Ne preuzimamo odgovornost za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.