Home-theater-designers
Jupyter Notebook, veri bilimcileri için bir numaralı başvuru aracıdır. Veri görselleştirme, kolay analiz ve işbirliği için kullanılabilecek etkileşimli bir web arayüzü sunar.
Veri görselleştirme, haritalar veya grafikler aracılığıyla verileriniz için bağlam bulmanızı sağlar. Bu öğretici, Jupyter Notebook'ta grafiklerle etkileşime geçmek için kapsamlı bir kılavuz sunar.
Önkoşullar
Gerek Jüpyter yüklü makinenizde. Değilse, aşağıdaki kodu komut satırınıza girerek yükleyebilirsiniz:
$ pip install jupyterAyrıca ihtiyacınız olacak pandalar ve matplotlib kütüphane:
Windows 10 parlaklık nasıl azaltılır
$ pip install pandas $ pip install matplotlibKurulumlar tamamlandıktan sonra Jupyter Notebook sunucusunu başlatın. Bunu yapmak için aşağıdaki komutu terminalinize yazın. Geçerli dizindeki dosyaları gösteren bir Jupyter sayfası, bilgisayarınızın varsayılan tarayıcısında açılır.
$ jupyter notebookNot: Bu komutu çalıştırdığınız terminal penceresini kapatmayın. Kapatmanız durumunda sunucunuz duracaktır.
Basit Konu
Yeni bir Jupyter sayfasında şu kodu çalıştırın:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[2,4,6,8,10,12,14,16]
plt.plot(x,y)
plt.show()
Kod basit bir çizgi grafiği içindir. İlk satır şunları içe aktarır: pyplot grafik kütüphanesinden matplotlib API. Üçüncü ve dördüncü satırlar sırasıyla x ve y eksenlerini tanımlar.
NS komplo() Grafiği çizmek için yöntem çağrılır. NS göstermek() yöntemi daha sonra grafiği görüntülemek için kullanılır.
Bunun yerine bir eğri çizmek istediğinizi varsayalım. Süreç aynı. değerlerini değiştirmen yeterli piton listesi y ekseni için.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.plot(x,y)
plt.show()
Önemli bir şeye dikkat edin: her iki grafikte de açık bir ölçek tanımı yoktur. Ölçek otomatik olarak hesaplanır ve uygulanır. Bu, Juypter'in kod hakkında endişelenmek yerine işinize (veri analizi) odaklanmanızı sağlayan birçok ilginç özelliğinden biridir.
Ayrıca dikkatliyseniz, x ve y eksenlerinin değer sayısının aynı olduğunu görebilirsiniz. Bunlardan herhangi biri diğerinden daha az ise, kodu çalıştırdığınızda bir hata işaretlenir ve hiçbir grafik gösterilmez.
Mevcut Tipler
Yukarıdaki çizgi grafiğinden ve eğriden farklı olarak, diğer grafik görselleştirmelerinin (örneğin histogram, çubuk grafik vb.) gösterilebilmesi için açıkça tanımlanması gerekir.
Çubuk grafiği
Bir çubuk grafiği göstermek için bar () yöntem.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.bar(x,y)
plt.show()
Dağılım grafiği
Tek yapmanız gereken kullanmak saçılma() önceki koddaki yöntem.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Yuvarlak diyagram
Bir pasta grafiği, yukarıdaki diğerlerinden biraz farklıdır. 4. satır özellikle ilgi çekicidir, bu yüzden oradaki özelliklere bir göz atın.
incir boyu en-boy oranını ayarlamak için kullanılır. Bunu istediğiniz herhangi bir şeye ayarlayabilirsiniz (örneğin (9,5)), ancak resmi Panda belgeleri 1 en boy oranını kullanmanızı önerir.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(9, 5)) # line 4
plt.pie(x)
plt.show()Pasta grafiğinde dikkate değer bazı parametreler vardır:
etiketler - Bu, pasta grafiğindeki her dilime bir etiket vermek için kullanılabilir.
renkler - Bu, dilimlerin her birine önceden tanımlanmış renkler vermek için kullanılabilir. Renkleri hem metin biçiminde (ör. sarı) hem de onaltılık biçimde (ör. '#ebc713') belirtebilirsiniz.
Aşağıdaki örneğe bakın:
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(5.5, 5.5))
plt.pie(x, labels=('Guavas', 'Berries','Mangoes','Apples', 'Avocado'),
colors = ( '#a86544', '#eb5b13', '#ebc713', '#bdeb13', '#8aeb13'))
plt.show()
gibi başka arsalar da var geçmiş , alan , ve nerede yapabileceğin Pandas dokümanları hakkında daha fazla bilgi edinin .
Arsa Biçimlendirme
Yukarıdaki grafiklerde etiket gibi unsurlar yoktur. İşte bunu nasıl yapacağınız.
Başlık eklemek için aşağıdaki kodu Jupyter Notebook'unuza ekleyin:
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')x ve y eksenleri sırasıyla aşağıdaki gibi etiketlenebilir:
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')Daha Fazlasını Öğrenmek
çalıştırabilirsiniz Yardım() Jupyter komutları hakkında etkileşimli yardım almak için not defterinizdeki komut. Belirli bir nesne hakkında daha fazla bilgi almak için kullanabilirsiniz. yardım(nesne) .
Ayrıca, csv'den veri kümelerini kullanarak grafikler çizmeyi denemeyi iyi bir uygulama bulacaksınız. Dosyalar. Verileri nasıl görselleştireceğinizi öğrenmek, bulgularınızı iletmek ve analiz etmek için güçlü bir araçtır, bu nedenle becerinizi geliştirmek için biraz zaman ayırmaya değer.
Paylaş Paylaş Cıvıldamak E-posta Pandaları Kullanarak Excel Verilerini Python Komut Dosyalarına AktarmaGelişmiş veri analizi için Python, Excel'den daha iyidir. Panda'ları kullanarak Excel verilerinizi bir Python betiğine nasıl aktaracağınız aşağıda açıklanmıştır!
Sonrakini Oku İlgili konular- Programlama
- piton
- Kodlama Eğitimleri
- Veri analizi
Jerome, MakeUseOf'ta Personel Yazarıdır. Programlama ve Linux ile ilgili makaleleri kapsar. Aynı zamanda bir kripto meraklısı ve kripto endüstrisini her zaman takip ediyor.
Jerome Davidson'dan Daha FazlaHaber bültenimize abone ol
Teknik ipuçları, incelemeler, ücretsiz e-kitaplar ve özel fırsatlar için bültenimize katılın!
Abone olmak için buraya tıklayın