You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
217 lines
13 KiB
217 lines
13 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "87faccac113d772551486a67a607153e",
|
|
"translation_date": "2025-08-26T22:50:24+00:00",
|
|
"source_file": "3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/README.md",
|
|
"language_code": "fi"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Visualisointi: Jakautumat
|
|
|
|
| ](../../sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|
|
|
|:---:|
|
|
| Jakautumien visualisointi - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
Edellisessä osiossa opit mielenkiintoisia asioita Minnesotan lintudatasta. Löysit virheellistä dataa visualisoimalla poikkeamia ja tarkastelit lintukategorioiden eroja niiden maksimipituuden perusteella.
|
|
|
|
## [Esiluennon kysely](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/18)
|
|
## Tutustu lintudataan
|
|
|
|
Yksi tapa tutkia dataa on tarkastella sen jakautumaa eli miten data on järjestetty akselilla. Ehkä haluaisit esimerkiksi oppia, miten Minnesotan lintujen maksimisiipiväli tai maksimikehon massa jakautuu tässä datasetissä.
|
|
|
|
Tutkitaanpa joitakin faktoja tämän datasetin jakautumista. Tämän osion juurikansiossa olevassa _notebook.ipynb_-tiedostossa tuo Pandas, Matplotlib ja datasi:
|
|
|
|
```python
|
|
import pandas as pd
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
|
|
birds.head()
|
|
```
|
|
|
|
| | Nimi | Tieteellinen nimi | Kategoria | Lahko | Heimo | Suku | Suojelustatus | MinPituus | MaxPituus | MinKehonMassa | MaxKehonMassa | MinSiipiväli | MaxSiipiväli |
|
|
| ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------: | --------: | ----------: | ----------: | ----------: | ----------: |
|
|
| 0 | Mustavatsainen viheltävä ankka | Dendrocygna autumnalis | Ankat/hanhet/vesilinnut | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 |
|
|
| 1 | Ruostevatsainen viheltävä 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 |
|
|
|
|
Yleisesti ottaen datan jakautumaa voi nopeasti tarkastella käyttämällä hajontakaaviota, kuten teimme edellisessä osiossa:
|
|
|
|
```python
|
|
birds.plot(kind='scatter',x='MaxLength',y='Order',figsize=(12,8))
|
|
|
|
plt.title('Max Length per Order')
|
|
plt.ylabel('Order')
|
|
plt.xlabel('Max Length')
|
|
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Tämä antaa yleiskuvan lintujen kehon pituuden jakautumisesta per lahko, mutta se ei ole paras tapa esittää todellisia jakautumia. Tämä tehtävä hoidetaan yleensä histogrammilla.
|
|
|
|
## Työskentely histogrammien kanssa
|
|
|
|
Matplotlib tarjoaa erinomaisia tapoja visualisoida datan jakautumista histogrammien avulla. Tämä kaaviotyyppi muistuttaa pylväsdiagrammia, jossa jakautuma näkyy pylväiden nousuina ja laskuina. Histogrammin luomiseen tarvitaan numeerista dataa. Histogrammin luomiseksi voit piirtää kaavion määrittämällä tyypiksi 'hist' histogrammia varten. Tämä kaavio näyttää MaxBodyMass-jakautuman koko datasetin numeerisen datan alueella. Jakamalla sille annettu data pienempiin osiin (bins), se voi näyttää datan arvojen jakautuman:
|
|
|
|
```python
|
|
birds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist', bins = 10, figsize = (12,12))
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Kuten näet, suurin osa datasetin yli 400 linnusta sijoittuu alle 2000 Max Body Mass -arvoon. Saat lisää tietoa datasta muuttamalla `bins`-parametrin suuremmaksi, esimerkiksi 30:
|
|
|
|
```python
|
|
birds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist', bins = 30, figsize = (12,12))
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Tämä kaavio näyttää jakautuman hieman tarkemmalla tavalla. Vähemmän vasemmalle vinoutunut kaavio voidaan luoda varmistamalla, että valitset vain tietyn alueen datan:
|
|
|
|
Suodata datasi saadaksesi vain ne linnut, joiden kehon massa on alle 60, ja näytä 40 `bins`:
|
|
|
|
```python
|
|
filteredBirds = birds[(birds['MaxBodyMass'] > 1) & (birds['MaxBodyMass'] < 60)]
|
|
filteredBirds['MaxBodyMass'].plot(kind = 'hist',bins = 40,figsize = (12,12))
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
✅ Kokeile muita suodattimia ja datapisteitä. Näytä datan koko jakautuma poistamalla `['MaxBodyMass']`-suodatin ja näytä nimettyjä jakautumia.
|
|
|
|
Histogrammi tarjoaa myös mukavia värien ja nimien parannuksia, joita kannattaa kokeilla:
|
|
|
|
Luo 2D-histogrammi vertaillaksesi kahden jakautuman välistä suhdetta. Verrataan `MaxBodyMass` ja `MaxLength`. Matplotlib tarjoaa sisäänrakennetun tavan näyttää yhtymäkohdat kirkkaammilla väreillä:
|
|
|
|
```python
|
|
x = filteredBirds['MaxBodyMass']
|
|
y = filteredBirds['MaxLength']
|
|
|
|
fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True)
|
|
hist = ax.hist2d(x, y)
|
|
```
|
|
Näyttää siltä, että näiden kahden elementin välillä on odotettu korrelaatio odotetulla akselilla, ja yksi erityisen vahva yhtymäkohta:
|
|
|
|
|
|
|
|
Histogrammit toimivat oletuksena hyvin numeerisen datan kanssa. Entä jos haluat nähdä jakautumia tekstidatan mukaan?
|
|
## Tutki datasettiä tekstidatan jakautumien osalta
|
|
|
|
Tämä datasetti sisältää myös hyvää tietoa lintujen kategoriasta, suvusta, lajista ja heimosta sekä niiden suojelustilasta. Tutkitaanpa tätä suojelustietoa. Mikä on lintujen jakautuma niiden suojelustilanteen mukaan?
|
|
|
|
> ✅ Datasetissä käytetään useita lyhenteitä kuvaamaan suojelustilaa. Nämä lyhenteet tulevat [IUCN Red List Categories](https://www.iucnredlist.org) -organisaatiolta, joka luokittelee lajien tilan.
|
|
>
|
|
> - CR: Äärimmäisen uhanalainen
|
|
> - EN: Uhanalainen
|
|
> - EX: Sukupuuttoon kuollut
|
|
> - LC: Vähiten huolta aiheuttava
|
|
> - NT: Lähes uhanalainen
|
|
> - VU: Haavoittuvainen
|
|
|
|
Nämä ovat tekstipohjaisia arvoja, joten sinun täytyy tehdä muunnos histogrammin luomiseksi. Käytä filteredBirds-dataframea ja näytä sen suojelustatus yhdessä minimisiipivälin kanssa. Mitä näet?
|
|
|
|
```python
|
|
x1 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EX', 'MinWingspan']
|
|
x2 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='CR', 'MinWingspan']
|
|
x3 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='EN', 'MinWingspan']
|
|
x4 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='NT', 'MinWingspan']
|
|
x5 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='VU', 'MinWingspan']
|
|
x6 = filteredBirds.loc[filteredBirds.ConservationStatus=='LC', 'MinWingspan']
|
|
|
|
kwargs = dict(alpha=0.5, bins=20)
|
|
|
|
plt.hist(x1, **kwargs, color='red', label='Extinct')
|
|
plt.hist(x2, **kwargs, color='orange', label='Critically Endangered')
|
|
plt.hist(x3, **kwargs, color='yellow', label='Endangered')
|
|
plt.hist(x4, **kwargs, color='green', label='Near Threatened')
|
|
plt.hist(x5, **kwargs, color='blue', label='Vulnerable')
|
|
plt.hist(x6, **kwargs, color='gray', label='Least Concern')
|
|
|
|
plt.gca().set(title='Conservation Status', ylabel='Min Wingspan')
|
|
plt.legend();
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
Näyttää siltä, ettei minimisiipivälin ja suojelustilanteen välillä ole hyvää korrelaatiota. Testaa datasetin muita elementtejä tällä menetelmällä. Voit kokeilla myös erilaisia suodattimia. Löydätkö mitään korrelaatiota?
|
|
|
|
## Tiheyskaaviot
|
|
|
|
Olet ehkä huomannut, että tähän mennessä tarkastellut histogrammit ovat "askelmia" eivätkä virtaa sujuvasti kaaren muodossa. Näyttääksesi tasaisemman tiheyskaavion, voit kokeilla tiheyskaaviota.
|
|
|
|
Tiheyskaavioiden kanssa työskentelyä varten tutustu uuteen kaaviokirjastoon, [Seaborn](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html).
|
|
|
|
Lataa Seaborn ja kokeile perus tiheyskaaviota:
|
|
|
|
```python
|
|
import seaborn as sns
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
sns.kdeplot(filteredBirds['MinWingspan'])
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Voit nähdä, kuinka kaavio muistuttaa aiempaa minimisiipivälin kaaviota; se on vain hieman tasaisempi. Seabornin dokumentaation mukaan "histogrammiin verrattuna KDE voi tuottaa kaavion, joka on vähemmän sekava ja helpommin tulkittava, erityisesti piirtäessä useita jakautumia. Mutta se voi aiheuttaa vääristymiä, jos taustalla oleva jakautuma on rajattu tai ei tasainen. Kuten histogrammi, myös esityksen laatu riippuu hyvien tasoitusparametrien valinnasta." [lähde](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html) Toisin sanoen poikkeamat, kuten aina, saavat kaaviosi käyttäytymään huonosti.
|
|
|
|
Jos haluaisit palata siihen epätasaiseen MaxBodyMass-linjaan toisessa rakentamassasi kaaviossa, voisit tasoittaa sen hyvin luomalla sen uudelleen tällä menetelmällä:
|
|
|
|
```python
|
|
sns.kdeplot(filteredBirds['MaxBodyMass'])
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
Jos haluaisit tasaisen, mutta ei liian tasaisen linjan, muokkaa `bw_adjust`-parametria:
|
|
|
|
```python
|
|
sns.kdeplot(filteredBirds['MaxBodyMass'], bw_adjust=.2)
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
✅ Lue tämän kaaviotyypin saatavilla olevista parametreista ja kokeile!
|
|
|
|
Tämä kaaviotyyppi tarjoaa kauniisti selittäviä visualisointeja. Esimerkiksi muutamalla koodirivillä voit näyttää lintujen maksimikehon massan tiheyden per lahko:
|
|
|
|
```python
|
|
sns.kdeplot(
|
|
data=filteredBirds, x="MaxBodyMass", hue="Order",
|
|
fill=True, common_norm=False, palette="crest",
|
|
alpha=.5, linewidth=0,
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
Voit myös kartoittaa useiden muuttujien tiheyden yhdessä kaaviossa. Testaa linnun MaxLength ja MinLength verrattuna niiden suojelustilaan:
|
|
|
|
```python
|
|
sns.kdeplot(data=filteredBirds, x="MinLength", y="MaxLength", hue="ConservationStatus")
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
Ehkä kannattaa tutkia, onko 'Haavoittuvainen'-lintujen klusteri niiden pituuksien mukaan merkityksellinen vai ei.
|
|
|
|
## 🚀 Haaste
|
|
|
|
Histogrammit ovat kehittyneempiä kaaviotyyppejä kuin perushajontakaaviot, pylväsdiagrammit tai viivakaaviot. Etsi internetistä hyviä esimerkkejä histogrammien käytöstä. Miten niitä käytetään, mitä ne osoittavat ja millä aloilla tai tutkimusalueilla niitä yleensä käytetään?
|
|
|
|
## [Luennon jälkeinen kysely](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/19)
|
|
|
|
## Kertaus ja itseopiskelu
|
|
|
|
Tässä osiossa käytit Matplotlibia ja aloitit työskentelyn Seabornin kanssa näyttääkseen kehittyneempiä kaavioita. Tutki `kdeplot`-toimintoa Seabornissa, "jatkuva todennäköisyystiheyskäyrä yhdessä tai useammassa ulottuvuudessa". Lue [dokumentaatio](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.kdeplot.html) ymmärtääksesi, miten se toimii.
|
|
|
|
## Tehtävä
|
|
|
|
[Hyödynnä taitojasi](assignment.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Vastuuvapauslauseke**:
|
|
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäistä asiakirjaa sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä. |