Amalan terbaik untuk melukis carta kompleks dalam Python

Amalan terbaik untuk melukis carta kompleks dalam Python, contoh kod khusus diperlukan

Abstrak:
Visualisasi data ialah bahagian penting dalam analisis data, dan Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa, mempunyai banyak kegunaan Perpustakaan dan alatan untuk carta dan menggambarkan data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa amalan terbaik untuk melukis carta kompleks dalam Python dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca menggunakan teknik ini dengan lebih baik.

Pengenalan:
Memandangkan permintaan orang ramai terhadap data terus meningkat, visualisasi data telah menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam analisis data dan komunikasi data. Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, telah digunakan secara meluas dalam bidang sains data. Ia menyediakan banyak perpustakaan dan alatan berkuasa yang membolehkan kami melukis pelbagai carta dengan mudah dalam gaya yang berbeza.

Teks:

Saya Sediakan data
Sebelum anda mula, anda perlu menyediakan data yang perlu anda gunakan untuk melukis carta terlebih dahulu. Data boleh datang daripada pelbagai sumber, seperti fail CSV, pangkalan data atau API lain. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan fail CSV bernama "sales.csv" sebagai data sampel. Fail ini mengandungi pelbagai dimensi dan penunjuk data jualan.

Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan panda untuk membaca data:

import pandas as pd

data = pd.read_csv("sales.csv")

Seterusnya, kita boleh menggunakan pelbagai fungsi dan kaedah perpustakaan panda untuk mempraproses dan menyusun data.

II Pilih jenis carta yang sesuai
Sebelum merangka strategi carta, kita perlu memilih jenis carta yang sesuai berdasarkan ciri dan keperluan data. Python menyediakan banyak perpustakaan dan alatan, seperti matplotlib, seaborn, plotly, dsb., yang menyokong pelbagai jenis carta, seperti carta garis, carta bar, plot serakan, dsb. Memilih jenis carta yang paling sesuai untuk keperluan anda boleh menyampaikan maksud data anda dengan lebih baik.

import matplotlib.pyplot as plt

# 折线图
plt.plot(data['date'], data['sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales Trend')
plt.show()

# 柱状图
plt.bar(data['product'], data['sales'])
plt.xlabel('Product')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales by Product')
plt.show()

# 散点图
plt.scatter(data['price'], data['sales'])
plt.xlabel('Price')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales vs Price')
plt.show()

III Gaya carta tersuai
Apabila melukis carta, kami boleh menyesuaikan pelbagai gaya mengikut keperluan. Gaya ini termasuk warna garisan, saiz titik, julat paksi, saiz carta dan banyak lagi. Menyesuaikan gaya carta boleh menjadikan carta lebih cantik dan lebih mudah dibaca.

plt.plot(data['date'], data['sales'], color='blue', linestyle='--', marker='o', markersize=5)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales Trend')
plt.show()

IV. Berurusan dengan Set Data Besar
Apabila berurusan dengan set data yang besar, lukisan graf boleh menjadi sangat memakan masa dan intensif sumber. Untuk menyelesaikan masalah ini, kita boleh menggunakan teknik yang dipanggil "subsampel" untuk menunjukkan arah aliran dalam set data yang besar melalui pensampelan.

sampled_data = data.sample(frac=0.1)  # 采样10%的数据

plt.plot(sampled_data['date'], sampled_data['sales'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Sales Trend (Sampled Data)')
plt.show()

V Carta Interaktif
Kadangkala, kita perlu menambah ciri interaktif pada carta, seperti tuding tetikus, zum dan sorot, dsb. Perpustakaan plotly Python menyediakan fungsi ini.

import plotly.graph_objs as go

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=data['date'], y=data['sales']))
fig.update_layout(
    title='Sales Trend (Interactive)',
    xaxis=dict(title='Date'),
    yaxis=dict(title='Sales'),
    hovermode='closest'
)
fig.show()

Kesimpulan:
Artikel ini memperkenalkan beberapa amalan terbaik untuk melukis carta kompleks dalam Python dan menyediakan contoh kod konkrit. Melalui teknik seperti menyediakan data, memilih jenis carta yang sesuai, menyesuaikan gaya carta, bekerja dengan set data yang besar dan menambah ciri interaktif, kami boleh menggunakan keupayaan visualisasi data Python dengan lebih baik dan menghasilkan carta yang cantik, menarik dan berguna.

Rujukan:

1. https://pandas.pydata.org/
2. https://matplotlib.org/
3. https://seaborn.pydata.org/
4. https://plotly.com/

Atas ialah kandungan terperinci Amalan terbaik untuk melukis carta kompleks dalam Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!