Kelebihan visualisasi data: Python mendahului

PHPz
Lepaskan: 2024-03-09 10:16:24
ke hadapan
1243 orang telah melayarinya

数据可视化的前沿:Python 引领未来

Penggambaran Data ialah proses menukar data yang kompleks kepada perwakilan visual yang mudah difahami. Ia penting untuk menyampaikan cerapan secara berkesan, mengenal pasti arah aliran dan membuat keputusan termaklum. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, python telah menjadi bahasa pilihan untuk data visualisasi, berkat perpustakaannya yang luas dan sintaks yang mudah digunakan.

Carta interaktif

Python menyediakan beberapa perpustakaan untuk mencipta carta dan papan pemuka interaktif, seperti Plotly, Bokeh dan Altair. Perpustakaan ini membolehkan saintis data mencipta carta yang bertindak balas kepada input pengguna dan memberikan pengalaman interaktif. Sebagai contoh, Plotly boleh mencipta 3D taburan, peta haba dan peta geografi, membolehkan pengguna meneroka data dan mengenal pasti corak.

import plotly.express as px

# 创建交互式散点图
df = px.data.tips()
fig = px.scatter(df, x="total_bill", y="tip", trendline="ols")
fig.show()
Salin selepas log masuk

Integrasi Pembelajaran Mesin

Perpustakaan pembelajaran mesinPython, seperti scikit-learn dan Tensorflow, boleh disepadukan dengan lancar dengan visualisasi data alat. Ini membolehkan saintis data memvisualisasikan hasil model pembelajaran mesin seperti pepohon keputusan, pengelas dan pengelompokan. Dengan menggabungkan pembelajaran mesin dan visualisasi data, anda boleh memahami dengan lebih baik gelagat model anda dan nyahpepijat prestasinya.

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 可视化决策树
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)
tree.plot_tree(classifier)
plt.show()
Salin selepas log masuk

Pemprosesan Bahasa Asli

Libraries untuk Natural Language Processing (NLP) dalam Python, seperti NLTK dan spaCy, boleh digunakan untuk visualisasi data teks. Perpustakaan ini menyediakan alatan untuk melaksanakan analisis teks, analisis sentimen dan perlombongan teks. Dengan menggambarkan hasil NLP, anda boleh mengenal pasti tema, arah aliran dan cerapan dalam teks.

import nltk
from Wordcloud import WordCloud

# 创建词云以可视化文本频率
text = "This is a sample text for wordcloud visualization."
wordcloud = WordCloud().generate(text)
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()
Salin selepas log masuk

Papan pemuka dan Penceritaan

Perpustakaan dalam Python seperti Dash dan Streamlit untuk mencipta papan pemuka interaktif dan aplikasi bercerita. Aplikasi ini boleh menggabungkan berbilang carta dan visualisasi ke dalam antara muka yang mudah difahami. Melalui papan pemuka dan penceritaan, saintis data boleh berkomunikasi dengan berkesan analisis data dan cerapan.

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

# 创建仪表板应用程序
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(figure=fig)
])
app.run_server(debug=True)
Salin selepas log masuk

Kesimpulan

Python mendahului visualisasi data, menyediakan set perpustakaan dan alatan yang kaya untuk mencipta carta interaktif, menyepadukan pembelajaran mesin, memproses data bahasa semula jadi dan membina papan pemuka serta aplikasi bercerita. Dengan memanfaatkan kuasa Python, saintis data dan penganalisis boleh meneroka dan menyampaikan cerapan data dengan lebih berkesan untuk memajukan keputusan dipacu data.

Atas ialah kandungan terperinci Kelebihan visualisasi data: Python mendahului. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:lsjlt.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!