Altair Python で Jitter を使用して Stripplot を作成するにはどうすればよいですか?

このチュートリアルでは、Altair Python で Jitter を使用してストリッププロットを作成する方法を説明します。 Altair Python でディザリングを備えた棒グラフを使用すると、連続変数とカテゴリ変数を含むデータ セットを迅速かつ簡単に視覚化できます。ストリップ チャートでは、変数の 1 つはカテゴリ変数、もう 1 つは連続変数です。ストリップ チャートは散布図の一種です。データ ポイントをカテゴリ軸に沿った個別の点として表示することで、各カテゴリの連続変数の分布を確認できます。プロット全体でデータ ポイントをディザリングすると、データがどのように分布しているかを調べることが容易になります。

mark_circle() 関数を使用してチャートを作成し、 jitter() 関数を使用してジッター効果を追加すると、Altair Python でジッター効果のある棒グラフを作成できます。まず、チャートの x 変数と y 変数を、エンコーディング パラメーターを使用して指定する必要があります。次に、mark_circle() 関数を使用してチャートを作成し、jitter() 関数を使用してジッター効果を追加します。軸のラベル、配色を変更し、タイトルを追加して、グラフを変更することもできます。これらの簡単な方法に従うことで、Altair Python でジッター効果を備えた読みやすく有益な棒グラフを作成できます。

＃＃＃文法＃＃＃

Altair は、ディザリングを使用してストリップ チャートを作成するために使用できる Python ライブラリです。以下は、Altair -

を使用してディザリングを含むストリップ チャートを作成するための構文例です。 リーリー

指定されたコードは、Altair を使用してジッター効果のある棒グラフを作成します。 transform_calculate() メソッドは、Python のランダム モジュールの rand() メソッドによって生成された乱数の自然対数の 2 倍に、同じ rand() メソッドを使用して生成された別の乱数の pi の 2 倍を掛けた値の負の平方根を計算します。のコサイン値は、x 軸にガウス ジッターを生成します。これにより、ジッター値が DataFrame の「jitter」列に追加されます。このジッター値は、alt.X() メソッドの「jitter:Q」エンコーディングを使用して X 軸にマッピングされます。

＃＃＃例＃＃＃

次のコードは、Python の Altair 視覚化ライブラリを使用して、ジッター効果のある棒グラフを生成します。このコードはまず、pandas.DataFrame() を使用して、ランダムに生成された 100 個の x 値、y 値、およびカテゴリを含むカスタム データセットを作成します。 x 値と y 値はプロット内の点の座標を表し、カテゴリ列が各点の色を決定します。

次に、alt.Chart() 関数を使用してチャート オブジェクトを作成し、mark_circle() 関数を呼び出して、プロットが円形になるように指定します。 encode() メソッドは、x と y の位置や点の色など、プロットの視覚的プロパティにデータをマッピングする方法を指定するために使用されます。この場合、x エンコードではジッターと呼ばれる計算フィールドを使用して x 軸にジッターが追加され、y エンコードでは y 値が指定されます。カラーコーディングではカテゴリ列を使用してポイントに色を付け、legend=None パラメーターを指定すると凡例が削除されます。最後に、transform_calculate() 関数を使用して、x 値に少量のランダム ノイズを追加し、点を水平に広げる乱数発生器に基づく式を使用してジッター フィールドを計算します。

リーリー ＃＃＃出力＃＃＃

＃＃＃例＃＃＃

この例では、Iris データセットを使用して Altair でジッターを含むストリップ チャートを作成する方法を示します。このコードは、まず、Altair データセットや Iris データセットなど、必要なライブラリを vega_datasets ライブラリからインポートします。次に、mark_circle メソッドを使用して Altair チャートを作成し、各データ ポイントに円を作成し、Altair X、Y、および Color クラスをそれぞれ使用して x、y、および色の変数をエンコードします。

この例では、Iris データセットを使用して Altair でジッターを含むストリップ チャートを作成する方法を示します。このコードは、まず、Altair データセットや Iris データセットなど、必要なライブラリを vega_datasets ライブラリからインポートします。次に、mark_circle メソッドを使用して Altair チャートを作成し、各データ ポイントに円を作成し、Altair X、Y、および Color クラスをそれぞれ使用して x、y、および色の変数をエンコードします。

リーリー 出力

結論

要約すると、ディザリングを使用して棒グラフを作成することは、データ ポイントの分布と変動性を示すのに非常に役立ちます。 Python の Altair パッケージを使用すると、これを簡単かつ効率的に行うことができます。ユーザーは、必要なライブラリのインポート、データの読み込み、x、y、色の変数のエンコードなど、この記事で説明されている手順に従って、教育的で美しいグラフを作成できます。 Transform_calculate メソッドを使用してジッターを含めることにより、データ内の特定のデータ ポイントとパターンを識別しやすくなり、チャートがさらに改善されました。

全体として、Altair は強力な Python データ視覚化ツールであり、ディザを使用してストリップ チャートを作成することは、その機能の一例にすぎません。さまざまなデータ セットとビジュアル エンコーディングを試して、さまざまな強力で教育的なビジュアライゼーションを作成できます。 Altair のシンプルな構文と強力な機能のおかげで、データ視覚化の可能性は無限大です。

以上がAltair Python で Jitter を使用して Stripplot を作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。