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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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{
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"original_hash": "af6a12015c6e250e500b570a9fa42593",
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"translation_date": "2025-08-28T11:10:28+00:00",
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"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
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"language_code": "it"
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}
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# Visualizzare le Proporzioni
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| ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|
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|Visualizzare le Proporzioni - _Sketchnote di [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
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In questa lezione, utilizzerai un dataset incentrato sulla natura per visualizzare le proporzioni, ad esempio quanti tipi diversi di funghi popolano un determinato dataset sui funghi. Esploriamo questi affascinanti funghi utilizzando un dataset proveniente da Audubon che elenca dettagli su 23 specie di funghi lamellati delle famiglie Agaricus e Lepiota. Sperimenterai con visualizzazioni accattivanti come:
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- Grafici a torta 🥧
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- Grafici a ciambella 🍩
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- Grafici a waffle 🧇
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> 💡 Un progetto molto interessante chiamato [Charticulator](https://charticulator.com) di Microsoft Research offre un'interfaccia drag and drop gratuita per le visualizzazioni di dati. In uno dei loro tutorial utilizzano anche questo dataset sui funghi! Puoi quindi esplorare i dati e imparare a usare la libreria contemporaneamente: [Tutorial Charticulator](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html).
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## [Quiz pre-lezione](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/20)
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## Conosci i tuoi funghi 🍄
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I funghi sono davvero interessanti. Importiamo un dataset per studiarli:
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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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mushrooms = pd.read_csv('../../data/mushrooms.csv')
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mushrooms.head()
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```
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Una tabella viene stampata con alcuni dati interessanti per l'analisi:
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| classe | forma-cappello | superficie-cappello | colore-cappello | lividi | odore | attacco-lamelle | spaziatura-lamelle | dimensione-lamelle | colore-lamelle | forma-gambo | radice-gambo | superficie-gambo-sopra-anello | superficie-gambo-sotto-anello | colore-gambo-sopra-anello | colore-gambo-sotto-anello | tipo-velo | colore-velo | numero-anelli | tipo-anello | colore-spore | popolazione | habitat |
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| --------- | -------------- | ------------------- | --------------- | ------- | -------- | ---------------- | ------------------ | ------------------ | -------------- | ----------- | ------------ | --------------------------- | --------------------------- | ------------------------- | ------------------------- | --------- | ----------- | ------------- | ----------- | ------------ | ----------- | ------- |
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| Velenoso | Convesso | Liscio | Marrone | Lividi | Pungente | Libero | Stretto | Stretto | Nero | Allargato | Uguale | Liscio | Liscio | Bianco | Bianco | Parziale | Bianco | Uno | Pendente | Nero | Sparso | Urbano |
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| Commestibile | Convesso | Liscio | Giallo | Lividi | Mandorla | Libero | Stretto | Largo | Nero | Allargato | Clava | Liscio | Liscio | Bianco | Bianco | Parziale | Bianco | Uno | Pendente | Marrone | Numeroso | Prati |
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| Commestibile | Campanulato | Liscio | Bianco | Lividi | Anice | Libero | Stretto | Largo | Marrone | Allargato | Clava | Liscio | Liscio | Bianco | Bianco | Parziale | Bianco | Uno | Pendente | Marrone | Numeroso | Prati |
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| Velenoso | Convesso | Squamoso | Bianco | Lividi | Pungente | Libero | Stretto | Stretto | Marrone | Allargato | Uguale | Liscio | Liscio | Bianco | Bianco | Parziale | Bianco | Uno | Pendente | Nero | Sparso | Urbano |
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Subito noti che tutti i dati sono testuali. Dovrai convertire questi dati per poterli utilizzare in un grafico. La maggior parte dei dati, infatti, è rappresentata come un oggetto:
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```python
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print(mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns)
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```
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L'output è:
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```output
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Index(['class', 'cap-shape', 'cap-surface', 'cap-color', 'bruises', 'odor',
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'gill-attachment', 'gill-spacing', 'gill-size', 'gill-color',
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'stalk-shape', 'stalk-root', 'stalk-surface-above-ring',
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'stalk-surface-below-ring', 'stalk-color-above-ring',
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'stalk-color-below-ring', 'veil-type', 'veil-color', 'ring-number',
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'ring-type', 'spore-print-color', 'population', 'habitat'],
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dtype='object')
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```
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Prendi questi dati e converti la colonna 'classe' in una categoria:
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```python
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cols = mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns
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mushrooms[cols] = mushrooms[cols].astype('category')
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```
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```python
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edibleclass=mushrooms.groupby(['class']).count()
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edibleclass
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```
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Ora, se stampi i dati dei funghi, puoi vedere che sono stati raggruppati in categorie in base alla classe velenoso/commestibile:
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| | forma-cappello | superficie-cappello | colore-cappello | lividi | odore | attacco-lamelle | spaziatura-lamelle | dimensione-lamelle | colore-lamelle | forma-gambo | ... | superficie-gambo-sotto-anello | colore-gambo-sopra-anello | colore-gambo-sotto-anello | tipo-velo | colore-velo | numero-anelli | tipo-anello | colore-spore | popolazione | habitat |
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| --------- | -------------- | ------------------- | --------------- | ------- | ----- | ---------------- | ------------------ | ------------------ | -------------- | ----------- | --- | --------------------------- | ------------------------- | ------------------------- | --------- | ----------- | ------------- | ----------- | ------------ | ----------- | ------- |
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| classe | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
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| Commestibile | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | ... | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 |
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| Velenoso | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | ... | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 |
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Seguendo l'ordine presentato in questa tabella per creare le etichette delle categorie di classe, puoi costruire un grafico a torta:
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## Torta!
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```python
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labels=['Edible','Poisonous']
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plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%')
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plt.title('Edible?')
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plt.show()
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```
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Voilà, un grafico a torta che mostra le proporzioni di questi dati in base alle due classi di funghi. È molto importante ottenere l'ordine corretto delle etichette, specialmente qui, quindi assicurati di verificare l'ordine con cui è costruito l'array delle etichette!
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## Ciambelle!
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Un grafico a torta un po' più interessante visivamente è il grafico a ciambella, che è un grafico a torta con un buco al centro. Esaminiamo i nostri dati utilizzando questo metodo.
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Dai un'occhiata ai vari habitat in cui crescono i funghi:
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```python
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habitat=mushrooms.groupby(['habitat']).count()
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habitat
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```
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Qui stai raggruppando i tuoi dati per habitat. Ce ne sono 7 elencati, quindi usali come etichette per il tuo grafico a ciambella:
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```python
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labels=['Grasses','Leaves','Meadows','Paths','Urban','Waste','Wood']
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plt.pie(habitat['class'], labels=labels,
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autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)
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center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.40, fc='white')
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fig = plt.gcf()
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fig.gca().add_artist(center_circle)
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plt.title('Mushroom Habitats')
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plt.show()
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```
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Questo codice disegna un grafico e un cerchio centrale, quindi aggiunge quel cerchio centrale al grafico. Modifica la larghezza del cerchio centrale cambiando `0.40` con un altro valore.
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I grafici a ciambella possono essere modificati in diversi modi per cambiare le etichette. Le etichette in particolare possono essere evidenziate per migliorarne la leggibilità. Scopri di più nei [documenti](https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/pie_and_donut_labels.html?highlight=donut).
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Ora che sai come raggruppare i tuoi dati e poi visualizzarli come torta o ciambella, puoi esplorare altri tipi di grafici. Prova un grafico a waffle, che è solo un modo diverso di esplorare le quantità.
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## Waffle!
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Un grafico di tipo 'waffle' è un modo diverso di visualizzare le quantità come una matrice 2D di quadrati. Prova a visualizzare le diverse quantità di colori del cappello dei funghi in questo dataset. Per farlo, devi installare una libreria di supporto chiamata [PyWaffle](https://pypi.org/project/pywaffle/) e utilizzare Matplotlib:
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```python
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pip install pywaffle
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```
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Seleziona un segmento dei tuoi dati da raggruppare:
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```python
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capcolor=mushrooms.groupby(['cap-color']).count()
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capcolor
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```
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Crea un grafico a waffle creando etichette e poi raggruppando i tuoi dati:
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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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from pywaffle import Waffle
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data ={'color': ['brown', 'buff', 'cinnamon', 'green', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'],
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'amount': capcolor['class']
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}
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df = pd.DataFrame(data)
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fig = plt.figure(
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FigureClass = Waffle,
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rows = 100,
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values = df.amount,
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labels = list(df.color),
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figsize = (30,30),
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colors=["brown", "tan", "maroon", "green", "pink", "purple", "red", "whitesmoke", "yellow"],
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)
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```
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Utilizzando un grafico a waffle, puoi vedere chiaramente le proporzioni dei colori del cappello in questo dataset di funghi. Curiosamente, ci sono molti funghi con cappelli verdi!
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✅ Pywaffle supporta le icone all'interno dei grafici che utilizzano qualsiasi icona disponibile in [Font Awesome](https://fontawesome.com/). Fai qualche esperimento per creare un grafico a waffle ancora più interessante utilizzando icone invece di quadrati.
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In questa lezione, hai imparato tre modi per visualizzare le proporzioni. Prima, devi raggruppare i tuoi dati in categorie e poi decidere qual è il modo migliore per visualizzarli: torta, ciambella o waffle. Tutti sono deliziosi e offrono all'utente una panoramica immediata di un dataset.
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## 🚀 Sfida
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Prova a ricreare questi grafici gustosi in [Charticulator](https://charticulator.com).
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## [Quiz post-lezione](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/21)
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## Revisione & Studio Autonomo
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A volte non è ovvio quando utilizzare un grafico a torta, a ciambella o a waffle. Ecco alcuni articoli da leggere su questo argomento:
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https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart
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https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce
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https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm
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https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402
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Fai qualche ricerca per trovare ulteriori informazioni su questa decisione complessa.
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## Compito
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[Provalo in Excel](assignment.md)
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**Disclaimer**:
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