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वितरणों का विज़ुअलाइज़ेशन

वितरणों का विज़ुअलाइज़ेशन - @nitya द्वारा स्केच नोट

पिछले पाठ में, आपने मिनेसोटा के पक्षियों के बारे में एक डेटासेट से कुछ रोचक तथ्य सीखे। आपने आउटलायर्स को विज़ुअलाइज़ करके कुछ त्रुटिपूर्ण डेटा पाया और पक्षी श्रेणियों के बीच उनके अधिकतम लंबाई के आधार पर अंतर देखा।

प्री-लेक्चर क्विज़

पक्षियों के डेटासेट का अन्वेषण करें

डेटा में गहराई से जाने का एक और तरीका है इसके वितरण को देखना, या डेटा को एक अक्ष पर कैसे व्यवस्थित किया गया है। उदाहरण के लिए, हो सकता है कि आप मिनेसोटा के पक्षियों के अधिकतम पंख फैलाव या अधिकतम शरीर भार के सामान्य वितरण के बारे में जानना चाहें।

आइए इस डेटासेट में डेटा के वितरण के बारे में कुछ तथ्य खोजें। अपने R कंसोल में, ggplot2 और डेटाबेस को इंपोर्ट करें। पिछले टॉपिक की तरह डेटाबेस से आउटलायर्स को हटा दें।

library(ggplot2)

birds <- read.csv("../../data/birds.csv",fileEncoding="UTF-8-BOM")

birds_filtered <- subset(birds, MaxWingspan < 500)
head(birds_filtered)

	नाम	वैज्ञानिक नाम	श्रेणी	क्रम	परिवार	वंश	संरक्षण स्थिति	न्यूनतम लंबाई	अधिकतम लंबाई	न्यूनतम शरीर भार	अधिकतम शरीर भार	न्यूनतम पंख फैलाव	अधिकतम पंख फैलाव
0	ब्लैक-बेलिड व्हिसलिंग-डक	Dendrocygna autumnalis	बत्तख/हंस/जलपक्षी	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	47	56	652	1020	76	94
1	फुल्वस व्हिसलिंग-डक	Dendrocygna bicolor	बत्तख/हंस/जलपक्षी	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	45	53	712	1050	85	93
2	स्नो गूज	Anser caerulescens	बत्तख/हंस/जलपक्षी	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	79	2050	4050	135	165
3	रॉस का गूज	Anser rossii	बत्तख/हंस/जलपक्षी	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	57.3	64	1066	1567	113	116
4	ग्रेटर व्हाइट-फ्रंटेड गूज	Anser albifrons	बत्तख/हंस/जलपक्षी	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	81	1930	3310	130	165

सामान्य तौर पर, आप डेटा के वितरण को जल्दी से देख सकते हैं जैसे हमने पिछले पाठ में स्कैटर प्लॉट का उपयोग करके किया था:

ggplot(data=birds_filtered, aes(x=Order, y=MaxLength,group=1)) +
  geom_point() +
  ggtitle("Max Length per order") + coord_flip()

यह पक्षी क्रम के अनुसार शरीर की लंबाई के सामान्य वितरण का एक अवलोकन देता है, लेकिन यह सच्चे वितरण को प्रदर्शित करने का सबसे अच्छा तरीका नहीं है। यह कार्य आमतौर पर एक हिस्टोग्राम बनाकर किया जाता है।

हिस्टोग्राम के साथ काम करना

ggplot2 हिस्टोग्राम का उपयोग करके डेटा वितरण को विज़ुअलाइज़ करने के लिए बहुत अच्छे तरीके प्रदान करता है। इस प्रकार का चार्ट बार चार्ट जैसा होता है जहां वितरण को बार्स के उतार-चढ़ाव के माध्यम से देखा जा सकता है। हिस्टोग्राम बनाने के लिए, आपको संख्यात्मक डेटा की आवश्यकता होती है। हिस्टोग्राम बनाने के लिए, आप चार्ट को 'hist' प्रकार के रूप में परिभाषित कर सकते हैं। यह चार्ट पूरे डेटासेट के संख्यात्मक डेटा की सीमा के लिए MaxBodyMass के वितरण को दिखाता है। डेटा की सरणी को छोटे बिन्स में विभाजित करके, यह डेटा के मानों के वितरण को प्रदर्शित कर सकता है:

ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) + 
  geom_histogram(bins=10)+ylab('Frequency')

जैसा कि आप देख सकते हैं, इस डेटासेट के 400+ पक्षियों में से अधिकांश का Max Body Mass 2000 से कम की सीमा में आता है। bins पैरामीटर को 30 जैसे उच्च संख्या में बदलकर डेटा के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त करें:

ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency')

यह चार्ट वितरण को थोड़ा अधिक विस्तृत तरीके से दिखाता है। एक चार्ट जो बाईं ओर कम झुका हुआ हो, उसे केवल एक दी गई सीमा के भीतर डेटा का चयन करके बनाया जा सकता है:

अपने डेटा को फ़िल्टर करें ताकि केवल उन पक्षियों को प्राप्त किया जा सके जिनका शरीर भार 60 से कम है, और 30 bins दिखाएं:

birds_filtered_1 <- subset(birds_filtered, MaxBodyMass > 1 & MaxBodyMass < 60)
ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + 
  geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency')

✅ कुछ अन्य फ़िल्टर और डेटा पॉइंट आज़माएं। डेटा के पूर्ण वितरण को देखने के लिए, लेबल वाले वितरण दिखाने के लिए ['MaxBodyMass'] फ़िल्टर को हटा दें।

हिस्टोग्राम कुछ अच्छे रंग और लेबलिंग सुधार भी प्रदान करता है:

दो वितरणों के बीच संबंध की तुलना करने के लिए एक 2D हिस्टोग्राम बनाएं। आइए MaxBodyMass बनाम MaxLength की तुलना करें। ggplot2 एक अंतर्निहित तरीका प्रदान करता है जो उज्जवल रंगों का उपयोग करके अभिसरण दिखाता है:

ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x=MaxBodyMass, y=MaxLength) ) +
  geom_bin2d() +scale_fill_continuous(type = "viridis")

ऐसा प्रतीत होता है कि इन दो तत्वों के बीच अपेक्षित अक्ष के साथ एक अपेक्षित सहसंबंध है, जिसमें अभिसरण का एक विशेष रूप से मजबूत बिंदु है:

हिस्टोग्राम डिफ़ॉल्ट रूप से संख्यात्मक डेटा के लिए अच्छी तरह से काम करते हैं। यदि आपको टेक्स्ट डेटा के अनुसार वितरण देखना हो तो क्या होगा?

टेक्स्ट डेटा का उपयोग करके डेटासेट के वितरण का अन्वेषण करें

इस डेटासेट में पक्षी श्रेणी और इसके वंश, प्रजाति, और परिवार के साथ-साथ इसके संरक्षण स्थिति के बारे में अच्छी जानकारी भी शामिल है। आइए इस संरक्षण जानकारी का अन्वेषण करें। पक्षियों का वितरण उनकी संरक्षण स्थिति के अनुसार क्या है?

✅ इस डेटासेट में, संरक्षण स्थिति का वर्णन करने के लिए कई संक्षेपाक्षर का उपयोग किया गया है। ये संक्षेपाक्षर IUCN रेड लिस्ट श्रेणियों से आते हैं, एक संगठन जो प्रजातियों की स्थिति को सूचीबद्ध करता है।

• CR: गंभीर रूप से संकटग्रस्त
• EN: संकटग्रस्त
• EX: विलुप्त
• LC: कम चिंता
• NT: निकट संकटग्रस्त
• VU: असुरक्षित

ये टेक्स्ट-आधारित मान हैं इसलिए आपको हिस्टोग्राम बनाने के लिए एक ट्रांसफॉर्म करना होगा। फ़िल्टर किए गए पक्षियों के डेटा फ्रेम का उपयोग करके, इसकी संरक्षण स्थिति को न्यूनतम पंख फैलाव के साथ प्रदर्शित करें। आपको क्या दिखाई देता है?

birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EX'] <- 'x1' 
birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'CR'] <- 'x2'
birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EN'] <- 'x3'
birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'NT'] <- 'x4'
birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'VU'] <- 'x5'
birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'LC'] <- 'x6'

ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan, fill = ConservationStatus)) +
  geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.4, bins = 20) +
  scale_fill_manual(name="Conservation Status",values=c("red","green","blue","pink"),labels=c("Endangered","Near Threathened","Vulnerable","Least Concern"))

न्यूनतम पंख फैलाव और संरक्षण स्थिति के बीच कोई अच्छा संबंध प्रतीत नहीं होता। इस विधि का उपयोग करके डेटासेट के अन्य तत्वों का परीक्षण करें। आप विभिन्न फ़िल्टर भी आज़मा सकते हैं। क्या आपको कोई संबंध मिलता है?

डेंसिटी प्लॉट्स

आपने देखा होगा कि अब तक हमने जो हिस्टोग्राम देखे हैं वे 'स्टेप्ड' हैं और एक आर्क में सुचारू रूप से प्रवाहित नहीं होते। एक सुचारू डेंसिटी चार्ट दिखाने के लिए, आप डेंसिटी प्लॉट आज़मा सकते हैं।

आइए अब डेंसिटी प्लॉट्स के साथ काम करें!

ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan)) + 
  geom_density()

आप देख सकते हैं कि यह प्लॉट न्यूनतम पंख फैलाव डेटा के लिए पिछले वाले को प्रतिध्वनित करता है; यह बस थोड़ा अधिक सुचारू है। यदि आप उस खुरदरे MaxBodyMass लाइन को फिर से देखना चाहते हैं जिसे आपने दूसरा चार्ट बनाते समय बनाया था, तो आप इसे इस विधि का उपयोग करके बहुत अच्छी तरह से सुचारू कर सकते हैं:

ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + 
  geom_density()

यदि आप एक सुचारू, लेकिन बहुत अधिक सुचारू रेखा नहीं चाहते हैं, तो adjust पैरामीटर को संपादित करें:

ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + 
  geom_density(adjust = 1/5)

✅ इस प्रकार के प्लॉट के लिए उपलब्ध पैरामीटर के बारे में पढ़ें और प्रयोग करें!

इस प्रकार का चार्ट सुंदर व्याख्यात्मक विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, कुछ कोड की पंक्तियों के साथ, आप प्रत्येक पक्षी क्रम के लिए अधिकतम शरीर भार डेंसिटी दिखा सकते हैं:

ggplot(data=birds_filtered_1,aes(x = MaxBodyMass, fill = Order)) +
  geom_density(alpha=0.5)

🚀 चुनौती

हिस्टोग्राम बुनियादी स्कैटरप्लॉट्स, बार चार्ट्स, या लाइन चार्ट्स की तुलना में अधिक परिष्कृत प्रकार के चार्ट हैं। इंटरनेट पर खोज करें और हिस्टोग्राम के उपयोग के अच्छे उदाहरण खोजें। वे कैसे उपयोग किए जाते हैं, वे क्या प्रदर्शित करते हैं, और वे किन क्षेत्रों या जांच के क्षेत्रों में उपयोग किए जाते हैं?

पोस्ट-लेक्चर क्विज़

समीक्षा और स्व-अध्ययन

इस पाठ में, आपने ggplot2 का उपयोग किया और अधिक परिष्कृत चार्ट दिखाने का काम शुरू किया। geom_density_2d() पर शोध करें, जो "एक या अधिक आयामों में निरंतर संभावना घनत्व वक्र" है। डॉक्यूमेंटेशन पढ़ें ताकि यह समझ सकें कि यह कैसे काम करता है।

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