13 KiB
Wizualizacja ilości
 |
|---|
| Wizualizacja ilości - Sketchnote autorstwa @nitya |
W tej lekcji dowiesz się, jak korzystać z jednej z wielu dostępnych bibliotek Pythona, aby tworzyć interesujące wizualizacje związane z pojęciem ilości. Korzystając z oczyszczonego zbioru danych o ptakach z Minnesoty, możesz odkryć wiele ciekawych faktów o lokalnej faunie.
Quiz przed wykładem
Obserwacja rozpiętości skrzydeł za pomocą Matplotlib
Doskonałą biblioteką do tworzenia zarówno prostych, jak i zaawansowanych wykresów i diagramów jest Matplotlib. Ogólnie rzecz biorąc, proces tworzenia wykresów za pomocą tych bibliotek obejmuje identyfikację części ramki danych, które chcesz przeanalizować, wykonanie niezbędnych transformacji danych, przypisanie wartości osi x i y, wybór rodzaju wykresu oraz jego wyświetlenie. Matplotlib oferuje szeroką gamę wizualizacji, ale w tej lekcji skupimy się na tych najbardziej odpowiednich do wizualizacji ilości: wykresach liniowych, punktowych i słupkowych.
✅ Wybierz najlepszy wykres, który pasuje do struktury danych i historii, którą chcesz opowiedzieć.
- Aby analizować trendy w czasie: wykres liniowy
- Aby porównywać wartości: wykres słupkowy, kolumnowy, kołowy, punktowy
- Aby pokazać, jak części odnoszą się do całości: wykres kołowy
- Aby pokazać rozkład danych: wykres punktowy, słupkowy
- Aby pokazać trendy: wykres liniowy, kolumnowy
- Aby pokazać relacje między wartościami: wykres liniowy, punktowy, bąbelkowy
Jeśli masz zbiór danych i chcesz dowiedzieć się, ile jest danego elementu, jednym z pierwszych zadań będzie sprawdzenie jego wartości.
✅ Dostępne są bardzo dobre „ściągi” dla Matplotlib tutaj.
Tworzenie wykresu liniowego dla wartości rozpiętości skrzydeł ptaków
Otwórz plik notebook.ipynb znajdujący się w głównym katalogu tej lekcji i dodaj komórkę.
Uwaga: dane są przechowywane w głównym katalogu tego repozytorium w folderze
/data.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
birds.head()
Te dane to mieszanka tekstu i liczb:
| Nazwa | NazwaNaukowa | Kategoria | Rząd | Rodzina | Rodzaj | StatusOchrony | MinDługość | MaxDługość | MinMasaCiała | MaxMasaCiała | MinRozpiętość | MaxRozpiętość | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Czarnobrzuchy gwizdacz | Dendrocygna autumnalis | Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 |
| 1 | Płowy gwizdacz | Dendrocygna bicolor | Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki | Anseriformes | Anatidae | Dendrocygna | LC | 45 | 53 | 712 | 1050 | 85 | 93 |
| 2 | Śnieżna gęś | Anser caerulescens | Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 64 | 79 | 2050 | 4050 | 135 | 165 |
| 3 | Gęś Rossa | Anser rossii | Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 57.3 | 64 | 1066 | 1567 | 113 | 116 |
| 4 | Białoczelna gęś | Anser albifrons | Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki | Anseriformes | Anatidae | Anser | LC | 64 | 81 | 1930 | 3310 | 130 | 165 |
Zacznijmy od wykreślenia niektórych danych liczbowych za pomocą podstawowego wykresu liniowego. Załóżmy, że chcesz zobaczyć maksymalną rozpiętość skrzydeł tych interesujących ptaków.
wingspan = birds['MaxWingspan']
wingspan.plot()
Co zauważasz od razu? Wydaje się, że jest przynajmniej jeden punkt odstający – to całkiem imponująca rozpiętość skrzydeł! Rozpiętość skrzydeł wynosząca 2300 centymetrów to 23 metry – czy w Minnesocie latają pterodaktyle? Zbadajmy to.
Chociaż możesz szybko posortować dane w Excelu, aby znaleźć te punkty odstające, kontynuuj proces wizualizacji, pracując bezpośrednio na wykresie.
Dodaj etykiety do osi x, aby pokazać, o jakie ptaki chodzi:
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()
Nawet przy obrocie etykiet o 45 stopni jest ich zbyt wiele, aby były czytelne. Spróbujmy innej strategii: oznacz tylko te punkty odstające i ustaw etykiety na wykresie. Możesz użyć wykresu punktowego, aby zrobić więcej miejsca na etykiety:
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()
Co tu się dzieje? Użyłeś tick_params, aby ukryć dolne etykiety, a następnie stworzyłeś pętlę nad zbiorem danych o ptakach. Tworząc wykres z małymi niebieskimi kropkami za pomocą bo, sprawdziłeś, czy którykolwiek ptak ma maksymalną rozpiętość skrzydeł powyżej 500, i wyświetliłeś jego etykietę obok kropki, jeśli tak. Przesunąłeś etykiety nieco na osi y (y * (1 - 0.05)) i użyłeś nazwy ptaka jako etykiety.
Co odkryłeś?
Filtrowanie danych
Zarówno Bielik amerykański, jak i Sokoł preriowy, choć prawdopodobnie bardzo duże ptaki, wydają się mieć błędnie oznaczone dane, z dodatkowym 0 w maksymalnej rozpiętości skrzydeł. Mało prawdopodobne, abyś spotkał Bielika o rozpiętości skrzydeł 25 metrów, ale jeśli tak, daj nam znać! Stwórzmy nową ramkę danych bez tych dwóch punktów odstających:
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()
Po odfiltrowaniu punktów odstających dane są teraz bardziej spójne i zrozumiałe.
Teraz, gdy mamy czystszy zbiór danych przynajmniej pod względem rozpiętości skrzydeł, odkryjmy więcej o tych ptakach.
Chociaż wykresy liniowe i punktowe mogą przedstawiać informacje o wartościach danych i ich rozkładzie, chcemy zastanowić się nad wartościami zawartymi w tym zbiorze danych. Możesz stworzyć wizualizacje, aby odpowiedzieć na następujące pytania dotyczące ilości:
Ile jest kategorii ptaków i jakie są ich liczby?
Ile ptaków jest wymarłych, zagrożonych, rzadkich lub pospolitych?
Ile jest różnych rodzajów i rzędów w terminologii Linneusza?
Eksploracja wykresów słupkowych
Wykresy słupkowe są praktyczne, gdy chcesz pokazać grupowanie danych. Przyjrzyjmy się kategoriom ptaków w tym zbiorze danych, aby zobaczyć, która z nich jest najliczniejsza.
W pliku notebooka stwórz podstawowy wykres słupkowy.
✅ Uwaga, możesz albo odfiltrować dwa ptaki odstające, które zidentyfikowaliśmy w poprzedniej sekcji, poprawić błąd w ich rozpiętości skrzydeł, albo pozostawić je w danych do tych ćwiczeń, które nie zależą od wartości rozpiętości skrzydeł.
Jeśli chcesz stworzyć wykres słupkowy, możesz wybrać dane, na których chcesz się skupić. Wykresy słupkowe można tworzyć z surowych danych:
birds.plot(x='Category',
kind='bar',
stacked=True,
title='Birds of Minnesota')
Ten wykres słupkowy jest jednak nieczytelny, ponieważ zawiera zbyt wiele niepogrupowanych danych. Musisz wybrać tylko dane, które chcesz przedstawić, więc przyjrzyjmy się długości ptaków w zależności od ich kategorii.
Przefiltruj dane, aby uwzględnić tylko kategorię ptaków.
✅ Zauważ, że używasz Pandas do zarządzania danymi, a następnie pozwalasz Matplotlib na tworzenie wykresów.
Ponieważ istnieje wiele kategorii, możesz wyświetlić ten wykres pionowo i dostosować jego wysokość, aby uwzględnić wszystkie dane:
category_count = birds.value_counts(birds['Category'].values, sort=True)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
category_count.plot.barh()
Ten wykres słupkowy pokazuje dobry obraz liczby ptaków w każdej kategorii. Na pierwszy rzut oka widać, że największa liczba ptaków w tym regionie należy do kategorii Kaczki/Gęsi/Wodnoptaki. Minnesota to „kraina 10 000 jezior”, więc to nie jest zaskakujące!
✅ Wypróbuj inne liczenia w tym zbiorze danych. Czy coś Cię zaskoczyło?
Porównywanie danych
Możesz spróbować różnych porównań pogrupowanych danych, tworząc nowe osie. Spróbuj porównać MaxDługość ptaka w zależności od jego kategorii:
maxlength = birds['MaxLength']
plt.barh(y=birds['Category'], width=maxlength)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
plt.show()
Nic zaskakującego tutaj: kolibry mają najmniejszą MaxDługość w porównaniu do pelikanów czy gęsi. Dobrze, gdy dane mają logiczny sens!
Możesz tworzyć bardziej interesujące wizualizacje wykresów słupkowych, nakładając dane. Nałóż Minimalną i Maksymalną Długość na daną kategorię ptaków:
minLength = birds['MinLength']
maxLength = birds['MaxLength']
category = birds['Category']
plt.barh(category, maxLength)
plt.barh(category, minLength)
plt.show()
Na tym wykresie możesz zobaczyć zakres dla każdej kategorii ptaków w odniesieniu do Minimalnej i Maksymalnej Długości. Możesz śmiało powiedzieć, że na podstawie tych danych, im większy ptak, tym większy zakres jego długości. Fascynujące!
🚀 Wyzwanie
Ten zbiór danych o ptakach oferuje bogactwo informacji o różnych typach ptaków w danym ekosystemie. Poszukaj w internecie innych zbiorów danych dotyczących ptaków. Ćwicz tworzenie wykresów i diagramów dotyczących tych ptaków, aby odkryć fakty, których wcześniej nie znałeś.
Quiz po wykładzie
Przegląd i samodzielna nauka
Ta pierwsza lekcja dostarczyła Ci informacji o tym, jak korzystać z Matplotlib do wizualizacji ilości. Poszukaj innych sposobów pracy ze zbiorami danych w celu wizualizacji. Plotly to narzędzie, którego nie omówimy w tych lekcjach, więc sprawdź, co może zaoferować.
Zadanie
Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić poprawność tłumaczenia, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.