History

leestott 264ebcc9fd 🌐 Update translations via Co-op Translator		2 weeks ago
..
solution	🌐 Update translations via Co-op Translator	3 weeks ago
README.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	2 weeks ago
assignment.md	🌐 Update translations via Co-op Translator	3 weeks ago
notebook.ipynb	🌐 Update translations via Co-op Translator	3 weeks ago

README.md

การแสดงผลข้อมูลเชิงปริมาณ


การแสดงผลข้อมูลเชิงปริมาณ - สเก็ตโน้ตโดย @nitya

ในบทเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการใช้ไลบรารี Python ที่มีอยู่มากมายเพื่อสร้างการแสดงผลที่น่าสนใจเกี่ยวกับแนวคิดของข้อมูลเชิงปริมาณ โดยใช้ชุดข้อมูลที่ถูกทำความสะอาดเกี่ยวกับนกในรัฐมินนิโซตา คุณจะได้เรียนรู้ข้อเท็จจริงที่น่าสนใจเกี่ยวกับสัตว์ป่าในท้องถิ่น

แบบทดสอบก่อนเรียน

สังเกตความกว้างของปีกด้วย Matplotlib

ไลบรารีที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างกราฟและแผนภูมิทั้งแบบง่ายและซับซ้อนคือ Matplotlib โดยทั่วไป กระบวนการสร้างกราฟด้วยไลบรารีเหล่านี้ประกอบด้วยการระบุส่วนของ dataframe ที่คุณต้องการใช้งาน ดำเนินการแปลงข้อมูลที่จำเป็น กำหนดค่าของแกน x และ y ตัดสินใจเลือกประเภทของกราฟที่จะแสดง และแสดงกราฟนั้น Matplotlib มีตัวเลือกการแสดงผลที่หลากหลาย แต่สำหรับบทเรียนนี้ เราจะเน้นไปที่ประเภทที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการแสดงผลข้อมูลเชิงปริมาณ: กราฟเส้น, scatterplot และ bar plot

✅ ใช้กราฟที่เหมาะสมกับโครงสร้างข้อมูลและเรื่องราวที่คุณต้องการเล่า

วิเคราะห์แนวโน้มตามเวลา: กราฟเส้น

เปรียบเทียบค่า: กราฟแท่ง, กราฟคอลัมน์, กราฟวงกลม, scatterplot

แสดงความสัมพันธ์ระหว่างส่วนต่างๆ: กราฟวงกลม

แสดงการกระจายตัวของข้อมูล: scatterplot, กราฟแท่ง

แสดงแนวโน้ม: กราฟเส้น, กราฟคอลัมน์

แสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่า: กราฟเส้น, scatterplot, bubble chart

หากคุณมีชุดข้อมูลและต้องการค้นหาปริมาณของรายการที่กำหนด งานแรกที่คุณต้องทำคือการตรวจสอบค่าของมัน

✅ มี 'cheat sheets' ที่ดีมากสำหรับ Matplotlib ที่นี่

สร้างกราฟเส้นเกี่ยวกับค่าความกว้างของปีกนก

เปิดไฟล์ notebook.ipynb ที่ root ของโฟลเดอร์บทเรียนนี้และเพิ่มเซลล์

หมายเหตุ: ข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ที่ root ของ repo นี้ในโฟลเดอร์ /data

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
birds = pd.read_csv('../../data/birds.csv')
birds.head()

ข้อมูลนี้เป็นการผสมผสานระหว่างข้อความและตัวเลข:

	Name	ScientificName	Category	Order	Family	Genus	ConservationStatus	MinLength	MaxLength	MinBodyMass	MaxBodyMass	MinWingspan	MaxWingspan
0	Black-bellied whistling-duck	Dendrocygna autumnalis	Ducks/Geese/Waterfowl	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	47	56	652	1020	76	94
1	Fulvous whistling-duck	Dendrocygna bicolor	Ducks/Geese/Waterfowl	Anseriformes	Anatidae	Dendrocygna	LC	45	53	712	1050	85	93
2	Snow goose	Anser caerulescens	Ducks/Geese/Waterfowl	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	79	2050	4050	135	165
3	Ross's goose	Anser rossii	Ducks/Geese/Waterfowl	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	57.3	64	1066	1567	113	116
4	Greater white-fronted goose	Anser albifrons	Ducks/Geese/Waterfowl	Anseriformes	Anatidae	Anser	LC	64	81	1930	3310	130	165

เริ่มต้นด้วยการสร้างกราฟเส้นพื้นฐานเพื่อแสดงข้อมูลตัวเลขบางส่วน สมมติว่าคุณต้องการดูค่าความกว้างของปีกสูงสุดของนกเหล่านี้

wingspan = birds['MaxWingspan'] 
wingspan.plot()

คุณสังเกตเห็นอะไรทันที? ดูเหมือนว่าจะมีค่าผิดปกติอย่างน้อยหนึ่งค่า - นั่นเป็นความกว้างของปีกที่ใหญ่มาก! ความกว้างของปีก 2300 เซนติเมตรเท่ากับ 23 เมตร - มีนก Pterodactyls อยู่ในมินนิโซตาหรือเปล่า? มาสำรวจเพิ่มเติมกันเถอะ

แม้ว่าคุณจะสามารถจัดเรียงข้อมูลใน Excel เพื่อค้นหาค่าผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว แต่ให้ดำเนินการต่อในกระบวนการแสดงผลโดยทำงานจากภายในกราฟ

เพิ่มป้ายกำกับในแกน x เพื่อแสดงว่านกชนิดใดที่กำลังถูกพิจารณา:

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()

แม้จะตั้งค่าการหมุนของป้ายกำกับเป็น 45 องศา แต่ก็ยังมีมากเกินไปที่จะอ่านได้ ลองใช้กลยุทธ์อื่น: ป้ายกำกับเฉพาะค่าผิดปกติและตั้งป้ายกำกับไว้ในกราฟ คุณสามารถใช้ scatter chart เพื่อเพิ่มพื้นที่สำหรับการตั้งป้ายกำกับ:

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()

เกิดอะไรขึ้นที่นี่? คุณใช้ tick_params เพื่อซ่อนป้ายกำกับด้านล่างและสร้าง loop บนชุดข้อมูลนกของคุณ โดยการสร้างกราฟด้วยจุดสีน้ำเงินเล็กๆ โดยใช้ bo คุณตรวจสอบนกที่มีความกว้างของปีกสูงสุดเกิน 500 และแสดงป้ายกำกับถัดจากจุดนั้นหากเป็นเช่นนั้น คุณปรับป้ายกำกับเล็กน้อยบนแกน y (y * (1 - 0.05)) และใช้ชื่อของนกเป็นป้ายกำกับ

คุณค้นพบอะไร?

กรองข้อมูลของคุณ

ทั้ง Bald Eagle และ Prairie Falcon แม้จะเป็นนกที่ใหญ่มาก แต่ดูเหมือนว่าจะมีการระบุค่าผิดพลาด โดยมีเลข 0 เพิ่มเข้ามาในค่าความกว้างของปีกสูงสุด เป็นไปได้ยากที่คุณจะพบ Bald Eagle ที่มีความกว้างของปีก 25 เมตร แต่ถ้าเจอ โปรดแจ้งให้เราทราบ! มาสร้าง dataframe ใหม่โดยไม่มีค่าผิดปกติสองตัวนี้:

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()

โดยการกรองค่าผิดปกติออก ข้อมูลของคุณจะมีความสอดคล้องและเข้าใจได้มากขึ้น

ตอนนี้เรามีชุดข้อมูลที่สะอาดขึ้นอย่างน้อยในแง่ของความกว้างของปีก มาค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับนกเหล่านี้กันเถอะ

แม้กราฟเส้นและ scatter plot สามารถแสดงข้อมูลเกี่ยวกับค่าของข้อมูลและการกระจายตัวได้ แต่เราต้องการคิดถึงค่าที่มีอยู่ในชุดข้อมูลนี้ คุณสามารถสร้างการแสดงผลเพื่อหาคำตอบเกี่ยวกับข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น:

มีกี่ประเภทของนก และจำนวนของแต่ละประเภทคือเท่าไหร่? มีกี่ตัวที่สูญพันธุ์, ใกล้สูญพันธุ์, หายาก หรือพบได้ทั่วไป? มีกี่ตัวใน genus และ order ต่างๆ ตามคำศัพท์ของ Linnaeus?

สำรวจกราฟแท่ง

กราฟแท่งมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการแสดงการจัดกลุ่มของข้อมูล มาสำรวจประเภทของนกที่มีอยู่ในชุดข้อมูลนี้เพื่อดูว่าประเภทใดมีจำนวนมากที่สุด

ในไฟล์ notebook สร้างกราฟแท่งพื้นฐาน

✅ หมายเหตุ คุณสามารถกรองนกสองตัวที่เป็นค่าผิดปกติที่เราระบุในส่วนก่อนหน้า แก้ไขค่าผิดพลาดในความกว้างของปีก หรือปล่อยไว้สำหรับการฝึกฝนที่ไม่ขึ้นอยู่กับค่าความกว้างของปีก

หากคุณต้องการสร้างกราฟแท่ง คุณสามารถเลือกข้อมูลที่คุณต้องการเน้น กราฟแท่งสามารถสร้างจากข้อมูลดิบ:

birds.plot(x='Category',
        kind='bar',
        stacked=True,
        title='Birds of Minnesota')

กราฟแท่งนี้ อย่างไรก็ตาม อ่านยากเพราะมีข้อมูลที่ไม่ได้จัดกลุ่มมากเกินไป คุณต้องเลือกเฉพาะข้อมูลที่คุณต้องการแสดง ดังนั้นมาดูความยาวของนกตามประเภทของมัน

กรองข้อมูลของคุณเพื่อรวมเฉพาะประเภทของนก

✅ สังเกตว่าคุณใช้ Pandas เพื่อจัดการข้อมูล และให้ Matplotlib ทำการสร้างกราฟ

เนื่องจากมีหลายประเภท คุณสามารถแสดงกราฟนี้ในแนวตั้งและปรับความสูงเพื่อรองรับข้อมูลทั้งหมด:

category_count = birds.value_counts(birds['Category'].values, sort=True)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
category_count.plot.barh()

กราฟแท่งนี้แสดงภาพที่ดีของจำนวนของนกในแต่ละประเภท ในพริบตา คุณจะเห็นว่าจำนวนมากที่สุดของนกในภูมิภาคนี้อยู่ในประเภท Ducks/Geese/Waterfowl มินนิโซตาเป็น 'ดินแดนแห่งทะเลสาบ 10,000 แห่ง' ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจ!

✅ ลองนับข้อมูลอื่นๆ ในชุดข้อมูลนี้ มีอะไรที่ทำให้คุณประหลาดใจหรือไม่?

การเปรียบเทียบข้อมูล

คุณสามารถลองเปรียบเทียบข้อมูลที่จัดกลุ่มโดยการสร้างแกนใหม่ ลองเปรียบเทียบ MaxLength ของนกตามประเภทของมัน:

maxlength = birds['MaxLength']
plt.barh(y=birds['Category'], width=maxlength)
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 12]
plt.show()

ไม่มีอะไรน่าแปลกใจที่นี่: นกฮัมมิงเบิร์ดมี MaxLength น้อยที่สุดเมื่อเทียบกับนกกระทุงหรือนกห่าน เป็นเรื่องดีเมื่อข้อมูลมีเหตุผลตามตรรกะ!

คุณสามารถสร้างการแสดงผลที่น่าสนใจยิ่งขึ้นของกราฟแท่งโดยการซ้อนข้อมูล ลองซ้อน Minimum และ Maximum Length ในประเภทของนก:

minLength = birds['MinLength']
maxLength = birds['MaxLength']
category = birds['Category']

plt.barh(category, maxLength)
plt.barh(category, minLength)

plt.show()

ในกราฟนี้ คุณสามารถเห็นช่วงต่อประเภทของนกใน Minimum Length และ Maximum Length คุณสามารถพูดได้อย่างปลอดภัยว่า จากข้อมูลนี้ ยิ่งนกตัวใหญ่ ช่วงความยาวของมันก็ยิ่งกว้างขึ้น น่าสนใจมาก!

🚀 ความท้าทาย

ชุดข้อมูลนกนี้มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับนกประเภทต่างๆ ในระบบนิเวศเฉพาะ ลองค้นหาชุดข้อมูลเกี่ยวกับนกอื่นๆ บนอินเทอร์เน็ต และฝึกสร้างกราฟและแผนภูมิรอบๆ นกเหล่านี้เพื่อค้นพบข้อเท็จจริงที่คุณไม่เคยรู้มาก่อน

แบบทดสอบหลังเรียน

ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง

บทเรียนแรกนี้ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการใช้ Matplotlib เพื่อแสดงผลข้อมูลเชิงปริมาณ ลองค้นคว้าวิธีอื่นๆ ในการทำงานกับชุดข้อมูลเพื่อการแสดงผล Plotly เป็นอีกหนึ่งตัวเลือกที่เราจะไม่ครอบคลุมในบทเรียนนี้ ดังนั้นลองดูว่ามันมีอะไรให้คุณได้บ้าง

งานที่ได้รับมอบหมาย

Lines, Scatters, and Bars

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์มืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้