Melalui Lensa Visualisasi: Mendedahkan Cerapan Tersembunyi dengan Python

Dalam dunia dipacu data hari ini, dapat mengekstrak cerapan bermakna daripada sejumlah besar data adalah penting. Penggambaran Data menyediakan alat berkuasa yang boleh membantu anda meneroka dan memahami set data yang kompleks. Artikel ini akan membimbing anda untuk menemui cerapan tersembunyi dan membuat keputusan yang lebih baik menggunakan perpustakaan visualization python.

Matplotlib: perancangan 2D asas

Matplotlib ialah perpustakaan Python yang digunakan secara meluas untuk mencipta pelbagai jenis carta 2D. Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara melukis plot serakan menggunakan Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建散点图
plt.scatter(x, y)

# 显示图表
plt.show()

Seaborn: Lukisan 2D Lanjutan

Seaborn dibina di atas Matplotlib, yang memanjangkan fungsi untuk menyediakan plot 2D peringkat lebih tinggi. Seaborn menyediakan satu set fungsi lanjutan untuk mencipta carta interaktif dan cantik.

import seaborn as sns

# 数据
df = sns.load_dataset("iris")

# 创建小提琴图
sns.violinplot(data=df, x="species", y="petal_length")

# 显示图表
plt.show()

Plot: interaktif 3D lukisan

Plotly ialah perpustakaan yang berkuasa untuk mencipta carta 3D interaktif. Ia membolehkan pengguna mengezum, menyorot dan memutar carta untuk melihat data dari semua sudut.

import plotly.graph_objects as Go

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

# 创建表面图
surface = go.Surface(x=x, y=y, z=z)

# 创建图布局
layout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict(title="X"),
yaxis=dict(title="Y"),
zaxis=dict(title="Z")))

# 创建图
fig = go.Figure(data=[surface], layout=layout)

# 显示图表
fig.show()

Bokeh: visualisasi dinamik dan interaktif

Bokeh membolehkan anda mencipta visualisasi dinamik dan interaktif di mana pengguna boleh mengezum, menyorot, memilih titik data dan melakukan operasi lain.

from bokeh.plotting import figure, output_file, show

# 数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 创建线条图
p = figure(title="交互式线条图", x_axis_label="X", y_axis_label="Y")
p.line(x, y, legend="Line", line_width=2)

# 输出到 html 文件
output_file("interactive_line_plot.html")

# 显示图表
show(p)

Kesimpulan

Pustaka visualisasi Python menyediakan alat yang berkuasa untuk penerokaan data dan penemuan cerapan. Dengan memanfaatkan perpustakaan seperti Matplotlib, Seaborn, Plotly dan Bokeh, anda boleh mencipta segala-galanya daripada carta 2D yang mudah kepada visualisasi 3D interaktif yang kompleks. Visualisasi ini membantu mengenal pasti arah aliran, corak dan terpencil untuk membuat keputusan yang lebih termaklum. Dengan memanfaatkan keupayaan visualisasi Python dengan berkesan, anda boleh mendapatkan cerapan yang lebih mendalam tentang data anda, menemui cerapan tersembunyi dan memacu hasil perniagaan.

Atas ialah kandungan terperinci Melalui Lensa Visualisasi: Mendedahkan Cerapan Tersembunyi dengan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!