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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "cad419b574d5c35eaa417e9abfdcb0c8",
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"translation_date": "2025-08-24T22:41:09+00:00",
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}
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-->
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# संबंधों का चित्रण: शहद के बारे में सब कुछ 🍯
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| ](../../sketchnotes/12-Visualizing-Relationships.png)|
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|संबंधों का चित्रण - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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हमारे शोध के प्रकृति-केंद्रित दृष्टिकोण को जारी रखते हुए, आइए विभिन्न प्रकार के शहद के बीच संबंधों को दिखाने के लिए दिलचस्प चित्रण खोजें। यह डेटा सेट [संयुक्त राज्य कृषि विभाग](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php) से लिया गया है।
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यह डेटा सेट लगभग 600 वस्तुओं का है, जो कई अमेरिकी राज्यों में शहद उत्पादन को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, आप 1998-2012 के बीच किसी दिए गए राज्य में प्रति वर्ष कॉलोनियों की संख्या, प्रति कॉलोनी उत्पादन, कुल उत्पादन, स्टॉक्स, प्रति पाउंड कीमत और उत्पादित शहद के मूल्य को देख सकते हैं, जिसमें प्रत्येक राज्य के लिए प्रति वर्ष एक पंक्ति है।
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यह देखना दिलचस्प होगा कि किसी दिए गए राज्य के वार्षिक उत्पादन और उस राज्य में शहद की कीमत के बीच क्या संबंध है। वैकल्पिक रूप से, आप राज्यों के प्रति कॉलोनी शहद उत्पादन के बीच संबंध को चित्रित कर सकते हैं। यह समयावधि 'सीसीडी' या 'कॉलोनी कोलैप्स डिसऑर्डर' (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html) के विनाशकारी प्रभाव को भी कवर करती है, जो पहली बार 2006 में देखा गया था। यह अध्ययन के लिए एक महत्वपूर्ण डेटा सेट है। 🐝
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## [पाठ-पूर्व क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/22)
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इस पाठ में, आप Seaborn का उपयोग कर सकते हैं, जिसे आपने पहले भी उपयोग किया है। यह एक अच्छी लाइब्रेरी है जो वेरिएबल्स के बीच संबंधों को चित्रित करने में मदद करती है। विशेष रूप से, Seaborn का `relplot` फ़ंक्शन उपयोगी है, जो स्कैटर प्लॉट्स और लाइन प्लॉट्स के माध्यम से '[सांख्यिकीय संबंधों](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html?highlight=relationships)' को जल्दी से चित्रित करता है। यह डेटा वैज्ञानिक को वेरिएबल्स के बीच संबंधों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।
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## स्कैटरप्लॉट्स
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स्कैटरप्लॉट का उपयोग करके दिखाएं कि शहद की कीमत साल दर साल, प्रति राज्य कैसे विकसित हुई है। Seaborn का `relplot` राज्य डेटा को समूहित करता है और श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक डेटा दोनों के लिए डेटा पॉइंट्स दिखाता है।
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आइए डेटा और Seaborn को इंपोर्ट करके शुरू करें:
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```python
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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import seaborn as sns
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honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
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honey.head()
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```
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आप देखेंगे कि शहद डेटा में कई दिलचस्प कॉलम हैं, जिनमें वर्ष और प्रति पाउंड कीमत शामिल हैं। आइए इस डेटा का अन्वेषण करें, जिसे अमेरिकी राज्यों के अनुसार समूहित किया गया है:
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| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | -------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AL | 16000 | 71 | 1136000 | 159000 | 0.72 | 818000 | 1998 |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AR | 53000 | 65 | 3445000 | 1688000 | 0.59 | 2033000 | 1998 |
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| CA | 450000 | 83 | 37350000 | 12326000 | 0.62 | 23157000 | 1998 |
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| CO | 27000 | 72 | 1944000 | 1594000 | 0.7 | 1361000 | 1998 |
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एक बेसिक स्कैटरप्लॉट बनाएं, जो शहद की प्रति पाउंड कीमत और उसके अमेरिकी राज्य के बीच संबंध दिखाए। `y` अक्ष को इतना लंबा बनाएं कि सभी राज्यों को दिखाया जा सके:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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अब, उसी डेटा को शहद के रंग योजना के साथ दिखाएं ताकि यह दिखाया जा सके कि कीमत वर्षों में कैसे विकसित हुई। आप 'hue' पैरामीटर जोड़कर यह कर सकते हैं, जो साल दर साल बदलाव दिखाता है:
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> ✅ Seaborn में उपयोग की जाने वाली [रंग योजनाओं के बारे में अधिक जानें](https://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html) - एक सुंदर इंद्रधनुष रंग योजना आज़माएं!
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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इस रंग योजना परिवर्तन के साथ, आप देख सकते हैं कि वर्षों में शहद की प्रति पाउंड कीमत में स्पष्ट रूप से एक मजबूत प्रगति है। वास्तव में, यदि आप डेटा के एक नमूने को सत्यापित करने के लिए देखते हैं (उदाहरण के लिए, एरिज़ोना राज्य को चुनें), तो आप देख सकते हैं कि कुछ अपवादों को छोड़कर, कीमत साल दर साल बढ़ रही है:
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| state | numcol | yieldpercol | totalprod | stocks | priceperlb | prodvalue | year |
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| ----- | ------ | ----------- | --------- | ------- | ---------- | --------- | ---- |
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| AZ | 55000 | 60 | 3300000 | 1485000 | 0.64 | 2112000 | 1998 |
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| AZ | 52000 | 62 | 3224000 | 1548000 | 0.62 | 1999000 | 1999 |
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| AZ | 40000 | 59 | 2360000 | 1322000 | 0.73 | 1723000 | 2000 |
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| AZ | 43000 | 59 | 2537000 | 1142000 | 0.72 | 1827000 | 2001 |
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| AZ | 38000 | 63 | 2394000 | 1197000 | 1.08 | 2586000 | 2002 |
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| AZ | 35000 | 72 | 2520000 | 983000 | 1.34 | 3377000 | 2003 |
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| AZ | 32000 | 55 | 1760000 | 774000 | 1.11 | 1954000 | 2004 |
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| AZ | 36000 | 50 | 1800000 | 720000 | 1.04 | 1872000 | 2005 |
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| AZ | 30000 | 65 | 1950000 | 839000 | 0.91 | 1775000 | 2006 |
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| AZ | 30000 | 64 | 1920000 | 902000 | 1.26 | 2419000 | 2007 |
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| AZ | 25000 | 64 | 1600000 | 336000 | 1.26 | 2016000 | 2008 |
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| AZ | 20000 | 52 | 1040000 | 562000 | 1.45 | 1508000 | 2009 |
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| AZ | 24000 | 77 | 1848000 | 665000 | 1.52 | 2809000 | 2010 |
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| AZ | 23000 | 53 | 1219000 | 427000 | 1.55 | 1889000 | 2011 |
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| AZ | 22000 | 46 | 1012000 | 253000 | 1.79 | 1811000 | 2012 |
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एक और तरीका इस प्रगति को दिखाने का यह है कि रंग के बजाय आकार का उपयोग करें। रंग-अंधता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए, यह एक बेहतर विकल्प हो सकता है। अपने विज़ुअलाइज़ेशन को संपादित करें ताकि कीमत में वृद्धि को डॉट के आकार में वृद्धि के रूप में दिखाया जा सके:
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```python
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sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);
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```
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आप देख सकते हैं कि डॉट्स का आकार धीरे-धीरे बढ़ रहा है।
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क्या यह केवल मांग और आपूर्ति का मामला है? जलवायु परिवर्तन और कॉलोनी कोलैप्स जैसे कारकों के कारण, क्या हर साल खरीदने के लिए कम शहद उपलब्ध है, और इसीलिए कीमत बढ़ रही है?
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इस डेटा सेट में कुछ वेरिएबल्स के बीच संबंध खोजने के लिए, आइए कुछ लाइन चार्ट्स का अन्वेषण करें।
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## लाइन चार्ट्स
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प्रश्न: क्या प्रति पाउंड शहद की कीमत में साल दर साल स्पष्ट वृद्धि है? आप इसे सबसे आसानी से एक सिंगल लाइन चार्ट बनाकर देख सकते हैं:
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```python
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sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);
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```
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उत्तर: हां, कुछ अपवादों के साथ, विशेष रूप से 2003 के आसपास:
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✅ चूंकि Seaborn डेटा को एक लाइन के चारों ओर एकत्रित कर रहा है, यह "प्रत्येक x मान पर कई मापों को औसत और औसत के चारों ओर 95% विश्वास अंतराल" दिखाता है। [स्रोत](https://seaborn.pydata.org/tutorial/relational.html)। इस समय लेने वाले व्यवहार को `ci=None` जोड़कर अक्षम किया जा सकता है।
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प्रश्न: खैर, क्या 2003 में शहद की आपूर्ति में भी वृद्धि देखी जा सकती है? यदि आप साल दर साल कुल उत्पादन को देखते हैं तो क्या होता है?
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```python
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sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);
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```
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उत्तर: वास्तव में नहीं। यदि आप कुल उत्पादन को देखते हैं, तो ऐसा लगता है कि उस विशेष वर्ष में यह वास्तव में बढ़ा है, हालांकि सामान्य रूप से इन वर्षों के दौरान उत्पादित शहद की मात्रा में गिरावट हो रही है।
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प्रश्न: उस स्थिति में, 2003 के आसपास शहद की कीमत में उस वृद्धि का कारण क्या हो सकता है?
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इसे खोजने के लिए, आप एक फेसट ग्रिड का अन्वेषण कर सकते हैं।
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## फेसट ग्रिड्स
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फेसट ग्रिड्स आपके डेटा सेट के एक पहलू को लेते हैं (हमारे मामले में, आप 'वर्ष' चुन सकते हैं ताकि बहुत अधिक ग्रिड न बनें)। Seaborn तब आपके चुने गए x और y निर्देशांक के लिए प्रत्येक फेसट का एक प्लॉट बना सकता है, जिससे तुलना करना आसान हो जाता है। क्या 2003 इस प्रकार की तुलना में अलग दिखता है?
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Seaborn के [डॉक्यूमेंटेशन](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html?highlight=facetgrid#seaborn.FacetGrid) द्वारा सुझाए गए अनुसार `relplot` का उपयोग जारी रखते हुए एक फेसट ग्रिड बनाएं।
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```python
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sns.relplot(
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data=honey,
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x="yieldpercol", y="numcol",
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col="year",
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col_wrap=3,
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kind="line"
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```
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इस विज़ुअलाइज़ेशन में, आप कॉलोनी की प्रति कॉलोनी उपज और कॉलोनियों की संख्या को साल दर साल, राज्य दर राज्य तुलना कर सकते हैं, जिसमें कॉलम के लिए रैप 3 पर सेट है:
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इस डेटा सेट के लिए, कॉलोनियों की संख्या और उनकी उपज के संबंध में, साल दर साल और राज्य दर राज्य कुछ खास नहीं दिखता। क्या इन दो वेरिएबल्स के बीच संबंध खोजने का कोई और तरीका है?
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## डुअल-लाइन प्लॉट्स
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Seaborn के 'despine' का उपयोग करके दो लाइनप्लॉट्स को एक-दूसरे के ऊपर सुपरइम्पोज़ करें, और `ax.twinx` [Matplotlib से लिया गया](https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.twinx.html) का उपयोग करें। Twinx एक चार्ट को x अक्ष साझा करने और दो y अक्ष प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। तो, कॉलोनी की प्रति कॉलोनी उपज और कॉलोनियों की संख्या को सुपरइम्पोज़ करें:
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```python
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
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lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey,
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label = 'Number of bee colonies', legend=False)
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sns.despine()
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plt.ylabel('# colonies')
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plt.title('Honey Production Year over Year');
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ax2 = ax.twinx()
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lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r",
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label ='Yield per colony', legend=False)
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sns.despine(right=False)
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plt.ylabel('colony yield')
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ax.figure.legend();
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```
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हालांकि 2003 के आसपास कुछ भी स्पष्ट रूप से नहीं दिखता, यह हमें इस पाठ को एक सकारात्मक नोट पर समाप्त करने की अनुमति देता है: जबकि कुल मिलाकर कॉलोनियों की संख्या में गिरावट हो रही है, कॉलोनियों की संख्या स्थिर हो रही है, भले ही उनकी प्रति कॉलोनी उपज घट रही हो।
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जाओ, मधुमक्खियों, जाओ!
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🐝❤️
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## 🚀 चुनौती
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इस पाठ में, आपने स्कैटरप्लॉट्स और लाइन ग्रिड्स, जिसमें फेसट ग्रिड्स शामिल हैं, के अन्य उपयोगों के बारे में थोड़ा और सीखा। खुद को चुनौती दें कि आप एक अलग डेटा सेट का उपयोग करके एक फेसट ग्रिड बनाएं, शायद वह जिसे आपने इन पाठों से पहले उपयोग किया हो। ध्यान दें कि इन्हें बनाने में कितना समय लगता है और आपको इन तकनीकों का उपयोग करते समय कितने ग्रिड्स बनाने की आवश्यकता है, इस पर सावधान रहना चाहिए।
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## [पाठ-उत्तर क्विज़](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/23)
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## समीक्षा और स्व-अध्ययन
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लाइन प्लॉट्स सरल या काफी जटिल हो सकते हैं। [Seaborn डोक्यूमेंटेशन](https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html) में थोड़ा और पढ़ें कि आप उन्हें बनाने के विभिन्न तरीकों के बारे में जान सकते हैं। इस पाठ में आपने जो लाइन चार्ट बनाए हैं, उन्हें डोक्यूमेंटेशन में सूचीबद्ध अन्य तरीकों से बढ़ाने का प्रयास करें।
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## असाइनमेंट
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[मधुमक्खी के छत्ते में गोता लगाएं](assignment.md)
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**अस्वीकरण**:
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यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं। |