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.
204 lines
12 KiB
204 lines
12 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "42119bcc97bee88254e381156d770f3c",
|
|
"translation_date": "2025-09-05T19:39:22+00:00",
|
|
"source_file": "3-Data-Visualization/11-visualization-proportions/README.md",
|
|
"language_code": "sl"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Vizualizacija deležev
|
|
|
|
| ](../../sketchnotes/11-Visualizing-Proportions.png)|
|
|
|:---:|
|
|
|Vizualizacija deležev - _Sketchnote by [@nitya](https://twitter.com/nitya)_ |
|
|
|
|
V tej lekciji boste uporabili naravno usmerjen nabor podatkov za vizualizacijo deležev, na primer koliko različnih vrst gliv je v določenem naboru podatkov o gobah. Raziskali bomo te fascinantne glive z uporabo nabora podatkov, pridobljenega iz Audubona, ki vsebuje podrobnosti o 23 vrstah gob z lističi iz družin Agaricus in Lepiota. Eksperimentirali boste z okusnimi vizualizacijami, kot so:
|
|
|
|
- Tabelni diagrami 🥧
|
|
- Krožni diagrami 🍩
|
|
- Waffle diagrami 🧇
|
|
|
|
> 💡 Zelo zanimiv projekt z imenom [Charticulator](https://charticulator.com) od Microsoft Research ponuja brezplačen vmesnik za vizualizacijo podatkov z metodo povleci in spusti. V enem od njihovih vaj uporabljajo tudi ta nabor podatkov o gobah! Tako lahko raziskujete podatke in hkrati spoznate knjižnico: [Charticulator tutorial](https://charticulator.com/tutorials/tutorial4.html).
|
|
|
|
## [Predlekcijski kviz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/20)
|
|
|
|
## Spoznajte svoje gobe 🍄
|
|
|
|
Gobe so zelo zanimive. Uvozimo nabor podatkov, da jih preučimo:
|
|
|
|
```python
|
|
import pandas as pd
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
mushrooms = pd.read_csv('../../data/mushrooms.csv')
|
|
mushrooms.head()
|
|
```
|
|
Izpiše se tabela z odličnimi podatki za analizo:
|
|
|
|
|
|
| class | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | stalk-root | stalk-surface-above-ring | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat |
|
|
| --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ------- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | ---------- | ------------------------ | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- |
|
|
| Strupena | Konveksna | Gladka | Rjava | Modrice | Ostra | Prosta | Tesna | Ozka | Črna | Širša | Enaka | Gladka | Gladka | Bela | Bela | Delna | Bela | Ena | Viseča | Črna | Razpršena | Urbana |
|
|
| Užitna | Konveksna | Gladka | Rumena | Modrice | Mandelj | Prosta | Tesna | Široka | Črna | Širša | Klub | Gladka | Gladka | Bela | Bela | Delna | Bela | Ena | Viseča | Rjava | Številna | Trava |
|
|
| Užitna | Zvonec | Gladka | Bela | Modrice | Janež | Prosta | Tesna | Široka | Rjava | Širša | Klub | Gladka | Gladka | Bela | Bela | Delna | Bela | Ena | Viseča | Rjava | Številna | Travniki |
|
|
| Strupena | Konveksna | Luskasta | Bela | Modrice | Ostra | Prosta | Tesna | Ozka | Rjava | Širša | Enaka | Gladka | Gladka | Bela | Bela | Delna | Bela | Ena | Viseča | Črna | Razpršena | Urbana |
|
|
|
|
Takoj opazite, da so vsi podatki besedilni. Te podatke boste morali pretvoriti, da jih boste lahko uporabili v diagramu. Večina podatkov je dejansko predstavljena kot objekt:
|
|
|
|
```python
|
|
print(mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns)
|
|
```
|
|
|
|
Rezultat je:
|
|
|
|
```output
|
|
Index(['class', 'cap-shape', 'cap-surface', 'cap-color', 'bruises', 'odor',
|
|
'gill-attachment', 'gill-spacing', 'gill-size', 'gill-color',
|
|
'stalk-shape', 'stalk-root', 'stalk-surface-above-ring',
|
|
'stalk-surface-below-ring', 'stalk-color-above-ring',
|
|
'stalk-color-below-ring', 'veil-type', 'veil-color', 'ring-number',
|
|
'ring-type', 'spore-print-color', 'population', 'habitat'],
|
|
dtype='object')
|
|
```
|
|
Pretvorite podatke in stolpec 'class' spremenite v kategorijo:
|
|
|
|
```python
|
|
cols = mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns
|
|
mushrooms[cols] = mushrooms[cols].astype('category')
|
|
```
|
|
|
|
```python
|
|
edibleclass=mushrooms.groupby(['class']).count()
|
|
edibleclass
|
|
```
|
|
|
|
Če zdaj izpišete podatke o gobah, lahko vidite, da so razvrščeni v kategorije glede na razred strupenosti/užitnosti:
|
|
|
|
|
|
| | cap-shape | cap-surface | cap-color | bruises | odor | gill-attachment | gill-spacing | gill-size | gill-color | stalk-shape | ... | stalk-surface-below-ring | stalk-color-above-ring | stalk-color-below-ring | veil-type | veil-color | ring-number | ring-type | spore-print-color | population | habitat |
|
|
| --------- | --------- | ----------- | --------- | ------- | ---- | --------------- | ------------ | --------- | ---------- | ----------- | --- | ------------------------ | ---------------------- | ---------------------- | --------- | ---------- | ----------- | --------- | ----------------- | ---------- | ------- |
|
|
| class | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
|
|
| Užitna | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | ... | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 | 4208 |
|
|
| Strupena | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | ... | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 | 3916 |
|
|
|
|
Če sledite vrstnemu redu, predstavljenemu v tej tabeli, da ustvarite oznake kategorij razreda, lahko ustvarite tabelni diagram:
|
|
|
|
## Tabela!
|
|
|
|
```python
|
|
labels=['Edible','Poisonous']
|
|
plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%')
|
|
plt.title('Edible?')
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
Voila, tabelni diagram, ki prikazuje deleže teh podatkov glede na dva razreda gob. Zelo pomembno je, da je vrstni red oznak pravilen, še posebej tukaj, zato preverite vrstni red, s katerim je ustvarjen niz oznak!
|
|
|
|
|
|
|
|
## Krogi!
|
|
|
|
Malce bolj vizualno zanimiv tabelni diagram je krožni diagram, ki je tabelni diagram z luknjo na sredini. Poglejmo naše podatke s to metodo.
|
|
|
|
Oglejte si različna življenjska okolja, kjer rastejo gobe:
|
|
|
|
```python
|
|
habitat=mushrooms.groupby(['habitat']).count()
|
|
habitat
|
|
```
|
|
Tukaj razvrščate podatke glede na življenjsko okolje. Naštetih je 7, zato jih uporabite kot oznake za krožni diagram:
|
|
|
|
```python
|
|
labels=['Grasses','Leaves','Meadows','Paths','Urban','Waste','Wood']
|
|
|
|
plt.pie(habitat['class'], labels=labels,
|
|
autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)
|
|
|
|
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.40, fc='white')
|
|
fig = plt.gcf()
|
|
|
|
fig.gca().add_artist(center_circle)
|
|
|
|
plt.title('Mushroom Habitats')
|
|
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
Ta koda nariše diagram in osrednji krog, nato pa ta osrednji krog doda v diagram. Širino osrednjega kroga lahko spremenite tako, da spremenite `0.40` v drugo vrednost.
|
|
|
|
Krožni diagrami se lahko prilagodijo na več načinov, da spremenijo oznake. Oznake je mogoče posebej poudariti za boljšo berljivost. Več o tem si preberite v [dokumentaciji](https://matplotlib.org/stable/gallery/pie_and_polar_charts/pie_and_donut_labels.html?highlight=donut).
|
|
|
|
Zdaj, ko veste, kako razvrstiti podatke in jih nato prikazati kot tabelo ali krog, lahko raziščete druge vrste diagramov. Poskusite waffle diagram, ki je le drugačen način raziskovanja količine.
|
|
## Waffle!
|
|
|
|
Diagram tipa 'waffle' je drugačen način vizualizacije količin kot 2D matrika kvadratov. Poskusite vizualizirati različne količine barv gobjih klobukov v tem naboru podatkov. Za to morate namestiti pomožno knjižnico z imenom [PyWaffle](https://pypi.org/project/pywaffle/) in uporabiti Matplotlib:
|
|
|
|
```python
|
|
pip install pywaffle
|
|
```
|
|
|
|
Izberite segment svojih podatkov za razvrščanje:
|
|
|
|
```python
|
|
capcolor=mushrooms.groupby(['cap-color']).count()
|
|
capcolor
|
|
```
|
|
|
|
Ustvarite waffle diagram tako, da ustvarite oznake in nato razvrstite svoje podatke:
|
|
|
|
```python
|
|
import pandas as pd
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
from pywaffle import Waffle
|
|
|
|
data ={'color': ['brown', 'buff', 'cinnamon', 'green', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'],
|
|
'amount': capcolor['class']
|
|
}
|
|
|
|
df = pd.DataFrame(data)
|
|
|
|
fig = plt.figure(
|
|
FigureClass = Waffle,
|
|
rows = 100,
|
|
values = df.amount,
|
|
labels = list(df.color),
|
|
figsize = (30,30),
|
|
colors=["brown", "tan", "maroon", "green", "pink", "purple", "red", "whitesmoke", "yellow"],
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
Z uporabo waffle diagrama lahko jasno vidite deleže barv klobukov v tem naboru podatkov o gobah. Zanimivo je, da je veliko gob z zelenimi klobuki!
|
|
|
|
|
|
|
|
✅ Pywaffle podpira ikone znotraj diagramov, ki uporabljajo katero koli ikono, ki je na voljo v [Font Awesome](https://fontawesome.com/). Eksperimentirajte in ustvarite še bolj zanimiv waffle diagram z uporabo ikon namesto kvadratov.
|
|
|
|
V tej lekciji ste se naučili treh načinov vizualizacije deležev. Najprej morate razvrstiti podatke v kategorije in nato odločiti, kateri je najboljši način za prikaz podatkov - tabela, krog ali waffle. Vsi so okusni in uporabniku takoj ponudijo vpogled v nabor podatkov.
|
|
|
|
## 🚀 Izziv
|
|
|
|
Poskusite ponovno ustvariti te okusne diagrame v [Charticulator](https://charticulator.com).
|
|
## [Po-lekcijski kviz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/21)
|
|
|
|
## Pregled in samostojno učenje
|
|
|
|
Včasih ni očitno, kdaj uporabiti tabelo, krog ali waffle diagram. Tukaj je nekaj člankov za branje na to temo:
|
|
|
|
https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart
|
|
|
|
https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce
|
|
|
|
https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm
|
|
|
|
https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402
|
|
|
|
Raziskujte in poiščite več informacij o tej težki odločitvi.
|
|
## Naloga
|
|
|
|
[Poskusite v Excelu](assignment.md)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Omejitev odgovornosti**:
|
|
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem izvirnem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki bi nastale zaradi uporabe tega prevoda. |