Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

Візуалізація даних в середовищі <<Python>> (Прямоугольные…

Візуалізація даних в середовищі
<<Python>>

  Гистограммы (Histograms)
  Гистограммы полезны для представления (или даже выявления) распределения данных. Посмотрите на пример ниже, где мы построили гистограмму частоты vs IQ. Мы легко можем заметить концентрацию ближе к центру, а также отчетливо прослеживается медиана значений. Мы также видим, что оно подчиняется гауссовскому распределению. Использование столбцов (а не точек рассеивания, например) действительно дает нам четкую визуализацию относительной разницы между частотой каждого интервала. Использование полос (интервалов = дискретизация) действительно помогает нам увидеть «целостную картину». Если эти же данные представить в виде отдельных точек, без выделения интервалов, то на диаграмме появится слишком много шума, что затруднит понимание тенденции, которая иллюстрируется с помощью этих данных.

 Прямоугольные диаграммы (Box Plots) 
  Ранее мы рассмотрели гистограммы, которые великолепно подходят для визуализации распределения переменных. Но что, если этого нам недостаточно и нужно отобразить больше информации? Может быть, нам необходимо более наглядное представление стандартного отклонения? Возможно, медиана сильно отличается от среднего значения, и, следовательно, у нас много отклонений? Что, если имеются скосы, и многие из значений сосредоточены на одной стороне?

        Диаграммы рассеяния (Scatter Plots)
Используйте их, если хотите показать связь между двумя переменными, так как они позволяют отображать грубое распределение данных. На нем также можно показать соотношение между различными группами данных за счет окрашивания их разными цветами. Нужно показать взаимосвязь между тремя переменным? Ноу проблем! Просто добавьте дополнительные параметры, такие как размер точек, чтобы закодировать эту третью переменную, как это сделано на втором графике снизу.

   Столбчатые диаграммы (Bar Plots)   
Столбчатые диаграммы наиболее эффективны тогда, когда вам необходимо визуализировать данные в виде категорий, если их число не превышает 10. Если у нас слишком много категорий, то столбцы будут сильно загромождать график, и его трудно будет понять. Они хороши для данных, разделенных по категориям, потому что вы можете легко увидеть разницу между категориями в зависимости от размера столбца (например, величины); категории также легко можно сформировать и выделить цветом. Есть три разных типа столбчатых диаграмм, которые мы будем рассматривать далее: обычные, сгруппированные и составные. Каждый из этих типов мы рассмотрим по порядку.

Matplotlib — это популярная библиотека для визуализации данных, написанная на языке Python. Хоть пользоваться ей очень просто, настройка данных, параметров, графиков и отрисовки для каждого нового проекта — занятие нудное и утомительное. В этом посте мы разберем 6 способов визуализации данных и напишем быстрые и простые функции для их реализации с помощью питоновской библиотеки Matplotlib. А пока взгляните на прекрасный график, который поможет вам выбрать правильный тип визуализации данных!