Data-Science-For-Beginners/translations/fi/3-Data-Visualization/09-visualization-quantities

Määrien visualisointi

Määrien visualisointi - Sketchnote by @nitya

Tässä oppitunnissa tutustut siihen, miten voit käyttää yhtä monista saatavilla olevista Python-kirjastoista oppiaksesi luomaan kiinnostavia visualisointeja määrän käsitteen ympärillä. Käyttämällä puhdistettua datasettiä Minnesotan linnuista voit oppia monia mielenkiintoisia faktoja paikallisesta eläimistöstä.

Esiluennon kysely

Tarkastele siipiväliä Matplotlibin avulla

Erinomainen kirjasto erilaisten yksinkertaisten ja monimutkaisten kaavioiden ja diagrammien luomiseen on Matplotlib. Yleisesti ottaen datan visualisointi näiden kirjastojen avulla sisältää seuraavat vaiheet: määritä, mitä osia dataframeista haluat käyttää, tee tarvittavat muunnokset datalle, määritä x- ja y-akselin arvot, päätä millainen kaavio haluat näyttää ja lopuksi näytä kaavio. Matplotlib tarjoaa laajan valikoiman visualisointeja, mutta tässä oppitunnissa keskitymme niihin, jotka sopivat parhaiten määrien visualisointiin: viivakaaviot, hajontakaaviot ja pylväsdiagrammit.

✅ Käytä parasta kaaviotyyppiä datasi rakenteen ja kertomasi tarinan mukaan.

• Aikatrendien analysointiin: viiva
• Arvojen vertailuun: pylväs, sarake, piirakka, hajontakaavio
• Osien suhteiden näyttämiseen kokonaisuuteen: piirakka
• Datan jakauman näyttämiseen: hajontakaavio, pylväs
• Trendien näyttämiseen: viiva, sarake
• Arvojen välisten suhteiden näyttämiseen: viiva, hajontakaavio, kupla

Jos sinulla on datasetti ja haluat selvittää, kuinka paljon tiettyä kohdetta on mukana, ensimmäinen tehtäväsi on tarkastella sen arvoja.

✅ Matplotlibille on saatavilla erittäin hyviä 'cheat sheet' -muistilappuja täällä.

Luo viivakaavio lintujen siipiväliarvoista

Avaa notebook.ipynb tiedosto tämän oppitunnin kansion juuresta ja lisää solu.

Huom: data on tallennettu tämän repositorion juureen /data-kansioon.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
birds.head()

Tämä data sisältää sekä tekstiä että numeroita:

	Nimi	Tieteellinen nimi	Kategoria	Lahko	Heimo	Suku	Suojelustatus	MinPituus	MaxPituus	MinPaino	MaxPaino	MinSiipiväli	MaxSiipiväli
0	Mustavatsainen viheltävä ankka	Dendrocygna autumnalis	Ankat/hanhet/vesilinnut	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	47	56	652	1020	76	94
1	Ruostoviheltävä ankka	Dendrocygna bicolor	Ankat/hanhet/vesilinnut	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	45	53	712	1050	85	93
2	Lumihanhi	Anser caerulescens	Ankat/hanhet/vesilinnut	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	79	2050	4050	135	165
3	Rossin hanhi	Anser rossii	Ankat/hanhet/vesilinnut	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	57.3	64	1066	1567	113	116
4	Iso valkoposkihanhi	Anser albifrons	Ankat/hanhet/vesilinnut	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	81	1930	3310	130	165

Aloitetaan piirtämällä osa numeerisesta datasta perusviivakaavion avulla. Oletetaan, että haluat tarkastella näiden mielenkiintoisten lintujen maksimisiipiväliä.

wingspan = birds['MaxWingspan'] 
wingspan.plot()

Mitä huomaat heti? Näyttää olevan ainakin yksi poikkeama - melkoiset siivet! 2300 senttimetrin siipiväli vastaa 23 metriä - vaeltavatko Pterodaktyylit Minnesotassa? Tutkitaan asiaa.

Vaikka voisit tehdä nopean lajittelun Excelissä löytääksesi nämä poikkeamat, jotka ovat todennäköisesti kirjoitusvirheitä, jatka visualisointiprosessia työskentelemällä suoraan kaaviosta.

Lisää x-akselille etiketit, jotka näyttävät, minkä tyyppisistä linnuista on kyse:

plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.xlabel('Birds')
plt.xticks(rotation=45)
x = birds['Name'] 
y = birds['MaxWingspan']

plt.plot(x, y)

plt.show()

Vaikka etikettien kiertokulma on asetettu 45 asteeseen, niitä on liian paljon luettavaksi. Kokeillaan toista strategiaa: merkitään vain poikkeamat ja asetetaan etiketit kaavion sisälle. Voit käyttää hajontakaaviota tehdäksesi tilaa etiketeille:

plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)

for i in range(len(birds)):
    x = birds['Name'][i]
    y = birds['MaxWingspan'][i]
    plt.plot(x, y, 'bo')
    if birds['MaxWingspan'][i] > 500:
        plt.text(x, y * (1 - 0.05), birds['Name'][i], fontsize=12)
    
plt.show()

Mitä tässä tapahtuu? Käytit tick_params piilottaaksesi alareunan etiketit ja loit silmukan lintudatasetin yli. Piirtämällä kaavion pienillä pyöreillä sinisillä pisteillä käyttämällä bo, tarkistit, onko linnulla maksimisiipiväli yli 500 ja näytit sen etiketin pisteen vieressä, jos näin oli. Siirsit etikettejä hieman y-akselilla (y * (1 - 0.05)) ja käytit linnun nimeä etiketiksi.

Mitä havaitsit?

Suodata dataasi

Sekä valkopäämerikotka että preeriakotka, vaikka todennäköisesti hyvin suuria lintuja, näyttävät olevan virheellisesti merkittyjä, ja niiden maksimisiipiväliin on lisätty ylimääräinen 0. On epätodennäköistä, että kohtaat valkopäämerikotkan, jonka siipiväli on 25 metriä, mutta jos näin käy, kerro meille! Luodaan uusi dataframe ilman näitä kahta poikkeamaa:

plt.title('Max Wingspan in Centimeters')
plt.ylabel('Wingspan (CM)')
plt.xlabel('Birds')
plt.tick_params(axis='both',which='both',labelbottom=False,bottom=False)
for i in range(len(birds)):
    x = birds['Name'][i]
    y = birds['MaxWingspan'][i]
    if birds['Name'][i] not in ['Bald eagle', 'Prairie falcon']:
        plt.plot(x, y, 'bo')
plt.show()

Suodattamalla poikkeamat pois datasi on nyt yhtenäisempää ja ymmärrettävämpää.

Nyt kun meillä on puhtaampi datasetti ainakin siipivälin osalta, tutkitaan lisää näitä lintuja.

Vaikka viiva- ja hajontakaaviot voivat näyttää tietoa datan arvoista ja niiden jakaumista, haluamme pohtia datasetin sisältämiä arvoja. Voisit luoda visualisointeja vastataksesi seuraaviin kysymyksiin määristä:

Kuinka monta lintukategoriaa on olemassa, ja mikä on niiden lukumäärä?
Kuinka monta lintua on sukupuuttoon kuolleita, uhanalaisia, harvinaisia tai yleisiä?
Kuinka monta on eri sukuja ja lahkoja Linnaeuksen terminologiassa?

Tutki pylväsdiagrammeja

Pylväsdiagrammit ovat käytännöllisiä, kun haluat näyttää datan ryhmittelyjä. Tutkitaan datasetin lintukategorioita nähdäksemme, mikä on yleisin lukumäärän perusteella.

Luo peruspylväsdiagrammi notebook-tiedostossa.

✅ Huomaa, että voit joko suodattaa pois kaksi poikkeamalintua, jotka tunnistimme edellisessä osiossa, korjata niiden siipivälin kirjoitusvirheen tai jättää ne mukaan näihin harjoituksiin, jotka eivät riipu siipiväliarvoista.

Jos haluat luoda pylväsdiagrammin, voit valita datan, johon haluat keskittyä. Pylväsdiagrammeja voidaan luoda raakadatasta:

birds.plot(x='Category',
        kind='bar',
        stacked=True,
        title='Birds of Minnesota')

Tämä pylväsdiagrammi on kuitenkin lukukelvoton, koska dataa ei ole ryhmitelty. Sinun täytyy valita vain data, jonka haluat piirtää, joten tarkastellaan lintujen pituutta niiden kategorian perusteella.

Suodata datasi sisältämään vain lintujen kategoriat.

✅ Huomaa, että käytät Pandasia datan hallintaan ja annat Matplotlibin hoitaa kaavioiden piirtämisen.

Koska kategorioita on paljon, voit näyttää tämän diagrammin pystysuunnassa ja säätää sen korkeutta, jotta kaikki data mahtuu mukaan:

category_count = birds.value_counts(birds['Category'].values, sort=True)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
category_count.plot.barh()

Tämä pylväsdiagrammi näyttää hyvän näkymän lintujen lukumäärästä kussakin kategoriassa. Silmänräpäyksessä näet, että suurin osa tämän alueen linnuista kuuluu Ankat/hanhet/vesilinnut-kategoriaan. Minnesota on "10 000 järven maa", joten tämä ei ole yllättävää!

✅ Kokeile joitakin muita laskentoja tässä datasetissä. Yllättääkö jokin sinut?

Datan vertailu

Voit kokeilla eri ryhmitellyn datan vertailuja luomalla uusia akseleita. Kokeile lintujen MaxPituuden vertailua kategorian perusteella:

maxlength = birds['MaxLength']
plt.barh(y=birds['Category'], width=maxlength)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
plt.show()

Tässä ei ole mitään yllättävää: kolibrit ovat pienimpiä MaxPituuden osalta verrattuna pelikaaniin tai hanhiin. On hyvä, kun data on loogista!

Voit luoda mielenkiintoisempia pylväsdiagrammeja päällekkäin asetetulla datalla. Asetetaan päällekkäin Minimi- ja Maksimipituus tietyn lintukategorian osalta:

minLength = birds['MinLength']
maxLength = birds['MaxLength']
category = birds['Category']

plt.barh(category, maxLength)
plt.barh(category, minLength)

plt.show()

Tässä kaaviossa näet kunkin lintukategorian Minimi- ja Maksimipituuden vaihteluvälin. Voit turvallisesti sanoa, että tämän datan perusteella mitä suurempi lintu, sitä laajempi sen pituusvaihteluväli. Mielenkiintoista!

🚀 Haaste

Tämä lintudatasetti tarjoaa runsaasti tietoa eri lintutyypeistä tietyssä ekosysteemissä. Etsi internetistä muita lintuihin liittyviä datasettejä. Harjoittele kaavioiden ja diagrammien luomista näiden lintujen ympärille löytääksesi faktoja, joita et aiemmin tiennyt.

Luennon jälkeinen kysely

Kertaus & Itseopiskelu

Tämä ensimmäinen oppitunti on antanut sinulle tietoa siitä, miten käyttää Matplotlibia määrien visualisointiin. Tutki muita tapoja työskennellä datasetin kanssa visualisointia varten. Plotly on yksi, jota emme käsittele näissä oppitunneissa, joten tutustu siihen, mitä se voi tarjota.

Tehtävä

Viivat, hajonnat ja pylväät

---

Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä.