


So führen Sie Datenvisualisierung und -exploration in Python durch
Wie man Datenvisualisierung und -exploration in Python durchführt
Datenvisualisierung und -exploration ist einer der wichtigen Aspekte der Datenanalyse. Mithilfe verschiedener leistungsstarker Bibliotheken und Tools in Python können wir Datenvisualisierung und -exploration problemlos durchführen. In diesem Artikel werden häufig verwendete Datenvisualisierungsbibliotheken und -techniken in Python vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben.
- Einführung
Datenvisualisierung ist eine Methode, abstrakte Daten auf intuitive und leicht verständliche Weise darzustellen. Durch Visualisierung können wir die Verteilung, Beziehungen und Eigenschaften von Daten besser verstehen. Es gibt viele Bibliotheken und Tools zur Datenvisualisierung in Python, wie zum Beispiel Matplotlib, Seaborn, Plotly usw. - Datenvorbereitung
Bevor Sie die Datenvisualisierung durchführen, müssen Sie zunächst die zu analysierenden Daten vorbereiten. Dieser Artikel verwendet den Iris-Datensatz als Beispiel. Der Iris-Datensatz ist ein klassischer Datensatz in der UCI-Bibliothek für maschinelles Lernen. Er enthält 150 Proben von drei Arten von Irisblüten (Setosa, Versicolor und Virginica). Merkmale (Kelchblattlänge, Kelchblattbreite, Blütenblattlänge, Blütenblattbreite) sind enthalten.
Zuerst müssen Sie die Pandas-Bibliothek für die Datenverarbeitung und -analyse installieren. Verwenden Sie dann den folgenden Code, um den Iris-Datensatz zu lesen und sich auf die einfache Datenvisualisierung vorzubereiten:
Pandas als pd importieren
Lies den Iris-Datensatz
iris_data = pd.read_csv('iris.csv')
Sehen Sie sich den an Datensatz Die ersten paar Zeilen
print(iris_data.head())
Zeigen Sie die grundlegenden Informationen des Datensatzes an
print(iris_data.info())
- Univariate Datenvisualisierung
Univariate Datenvisualisierung bezieht sich auf die Verteilung einer einzelnen Variablen Visualisierung. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Histogramme, Histogramme und Boxplots.
Am Beispiel der Sepal-Länge lautet das Codebeispiel für die Verwendung der Matplotlib-Bibliothek zum Zeichnen eines Histogramms wie folgt:
import matplotlib.pyplot as plt
Zeichne ein Histogramm
plt.bar(iris_data['Species' ], iris_data['Sepal length'])
plt.xlabel('Species') # Legen Sie die Beschriftung der x-Achse fest
plt.ylabel('Sepal length') # Legen Sie die Beschriftung der y-Achse fest
plt.title('Distribution of Sepal length') # Legen Sie den Diagrammtitel fest
plt.show()
Darüber hinaus können Sie die Seaborn-Bibliothek auch zum Zeichnen von Histogrammen und Boxplots verwenden. Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Zeichnen eines Histogramms:
Seaborn als SNS importieren
Zeichnen Sie ein Histogramm
sns.histplot(data=iris_data, x='Sepal length', kde=True)
plt.xlabel('Sepal length' ) # Legen Sie die Beschriftung der x-Achse fest
plt.ylabel('Count') # Legen Sie die Beschriftung der y-Achse fest
plt.title('Distribution of Sepal length') # Legen Sie den Diagrammtitel fest
plt.show()
- Duale Variablendatenvisualisierung
Unter bivariater Datenvisualisierung versteht man die Visualisierung der Beziehung zwischen zwei Variablen. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Streudiagramme und Wärmekarten.
Am Beispiel der Kelchblattlänge und der Blütenblattlänge lautet das Codebeispiel für die Verwendung der Matplotlib-Bibliothek zum Zeichnen eines Streudiagramms wie folgt:
Zeichnen Sie ein Streudiagramm
plt.scatter(iris_data['Sepal length'], iris_data['Blütenblattlänge' ])
plt.xlabel('Kelchblattlänge') # Legen Sie die Beschriftung der x-Achse fest
plt.ylabel('Blütenblattlänge') # Legen Sie die Beschriftung der y-Achse fest
plt.title('Beziehung zwischen Kelchblattlänge und Blütenblattlänge') # Legen Sie den Diagrammtitel fest
plt.show()
Darüber hinaus können Sie die Seaborn-Bibliothek auch verwenden, um eine Wärmekarte zu zeichnen, um die Korrelation zwischen Variablen anzuzeigen. Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Zeichnen einer Wärmekarte:
Berechnen Sie die Korrelationskoeffizientenmatrix zwischen Variablen
correlation_matrix = iris_data[['Kelchblattlänge', 'Kelchblattbreite', 'Blütenblattlänge', 'Blütenblattbreite']]. corr( )
Heatmap zeichnen
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Matrix')
plt.show()
- Multivariable Datenvisualisierung
Multivariable Unter Datenvisualisierung versteht man die Visualisierung der Beziehung zwischen mehreren Variablen. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören Streumatrizen und parallele Koordinatendiagramme.
Am Beispiel der vier Funktionen des Iris-Datensatzes lautet das Codebeispiel für die Verwendung der Seaborn-Bibliothek zum Zeichnen der Streumatrix wie folgt:
Zeichnen Sie die Streumatrix
sns.pairplot(iris_data, hue ='Species')
plt.show ()
Darüber hinaus können Sie auch die Plotly-Bibliothek zum Zeichnen paralleler Koordinatendiagramme verwenden. Das Folgende ist ein Codebeispiel zum Zeichnen paralleler Koordinatendiagramme:
plotly.express als px importieren
Zeichnen Sie parallele Koordinatendiagramme
fig = px.parallel_coordinates(iris_data, color='Species')
fig.show()
Zusammenfassung
Dieser Artikel stellt Methoden der Datenvisualisierung und -exploration in Python vor und gibt spezifische Codebeispiele. Durch Datenvisualisierung und -exploration können wir die Verteilung, Beziehungen und Eigenschaften von Daten besser verstehen und so eine Grundlage und Anleitung für die nachfolgende Datenanalyse und -modellierung bereitstellen. In praktischen Anwendungen können auch geeignete Visualisierungsmethoden und -technologien basierend auf spezifischen Anforderungen und Dateneigenschaften ausgewählt werden, um den Wert von Daten weiter zu untersuchen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie Datenvisualisierung und -exploration in Python durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

PHP ist hauptsächlich prozedurale Programmierung, unterstützt aber auch die objektorientierte Programmierung (OOP). Python unterstützt eine Vielzahl von Paradigmen, einschließlich OOP, funktionaler und prozeduraler Programmierung. PHP ist für die Webentwicklung geeignet, und Python eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen wie Datenanalyse und maschinelles Lernen.

PHP eignet sich für Webentwicklung und schnelles Prototyping, und Python eignet sich für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. 1.PHP wird für die dynamische Webentwicklung verwendet, mit einfacher Syntax und für schnelle Entwicklung geeignet. 2. Python hat eine kurze Syntax, ist für mehrere Felder geeignet und ein starkes Bibliotheksökosystem.

Python eignet sich besser für Anfänger mit einer reibungslosen Lernkurve und einer kurzen Syntax. JavaScript ist für die Front-End-Entwicklung mit einer steilen Lernkurve und einer flexiblen Syntax geeignet. 1. Python-Syntax ist intuitiv und für die Entwicklung von Datenwissenschaften und Back-End-Entwicklung geeignet. 2. JavaScript ist flexibel und in Front-End- und serverseitiger Programmierung weit verbreitet.

Im VS -Code können Sie das Programm im Terminal in den folgenden Schritten ausführen: Erstellen Sie den Code und öffnen Sie das integrierte Terminal, um sicherzustellen, dass das Codeverzeichnis mit dem Terminal Working -Verzeichnis übereinstimmt. Wählen Sie den Befehl aus, den Befehl ausführen, gemäß der Programmiersprache (z. B. Pythons Python your_file_name.py), um zu überprüfen, ob er erfolgreich ausgeführt wird, und Fehler auflösen. Verwenden Sie den Debugger, um die Debugging -Effizienz zu verbessern.

VS -Code kann unter Windows 8 ausgeführt werden, aber die Erfahrung ist möglicherweise nicht großartig. Stellen Sie zunächst sicher, dass das System auf den neuesten Patch aktualisiert wurde, und laden Sie dann das VS -Code -Installationspaket herunter, das der Systemarchitektur entspricht und sie wie aufgefordert installiert. Beachten Sie nach der Installation, dass einige Erweiterungen möglicherweise mit Windows 8 nicht kompatibel sind und nach alternativen Erweiterungen suchen oder neuere Windows -Systeme in einer virtuellen Maschine verwenden müssen. Installieren Sie die erforderlichen Erweiterungen, um zu überprüfen, ob sie ordnungsgemäß funktionieren. Obwohl VS -Code unter Windows 8 möglich ist, wird empfohlen, auf ein neueres Windows -System zu upgraden, um eine bessere Entwicklungserfahrung und Sicherheit zu erzielen.

VS -Code -Erweiterungen stellen böswillige Risiken dar, wie das Verstecken von böswilligem Code, das Ausbeutetieren von Schwachstellen und das Masturbieren als legitime Erweiterungen. Zu den Methoden zur Identifizierung böswilliger Erweiterungen gehören: Überprüfung von Verlegern, Lesen von Kommentaren, Überprüfung von Code und Installation mit Vorsicht. Zu den Sicherheitsmaßnahmen gehören auch: Sicherheitsbewusstsein, gute Gewohnheiten, regelmäßige Updates und Antivirensoftware.

VS -Code kann zum Schreiben von Python verwendet werden und bietet viele Funktionen, die es zu einem idealen Werkzeug für die Entwicklung von Python -Anwendungen machen. Sie ermöglichen es Benutzern: Installation von Python -Erweiterungen, um Funktionen wie Code -Abschluss, Syntax -Hervorhebung und Debugging zu erhalten. Verwenden Sie den Debugger, um Code Schritt für Schritt zu verfolgen, Fehler zu finden und zu beheben. Integrieren Sie Git für die Versionskontrolle. Verwenden Sie Tools für die Codeformatierung, um die Codekonsistenz aufrechtzuerhalten. Verwenden Sie das Lining -Tool, um potenzielle Probleme im Voraus zu erkennen.

PHP entstand 1994 und wurde von Rasmuslerdorf entwickelt. Es wurde ursprünglich verwendet, um Website-Besucher zu verfolgen und sich nach und nach zu einer serverseitigen Skriptsprache entwickelt und in der Webentwicklung häufig verwendet. Python wurde Ende der 1980er Jahre von Guidovan Rossum entwickelt und erstmals 1991 veröffentlicht. Es betont die Lesbarkeit und Einfachheit der Code und ist für wissenschaftliche Computer, Datenanalysen und andere Bereiche geeignet.
