Matplotlib. урок 2. работа с инструментом pyplot

Решение № 2: Сложенные бары

Вместо того, чтобы строить столбцы для каждой авиакомпании бок о бок, мы можем сложить их, передав параметрна вызов гистограммы:

# Stacked histogram with multiple airlinesplt.hist(, bins = int(180/15), stacked=True,         normed=True, color = colors, label=names)

Ну, это точно не лучше! Здесь каждая авиакомпания представлена ​​как единое целое для каждой корзины, но сравнить ее практически невозможно. Например, с задержкой от -15 до 0 минут, имеет ли United Air Lines или JetBlue Airlines больший размер полосы? Я не могу сказать, и зрители не смогут либо. Я вообще не сторонник стековых баров, потому что их может быть сложно интерпретировать (хотя есть варианты использованиянапример, при визуализации пропорций). Оба решения, которые мы пытались использовать с помощью гистограмм, не увенчались успехом, и пришло время перейти к графику плотности.

Графики плотности

Во-первых, что такое график плотности?график плотностиявляется сглаженной, непрерывной версией гистограммы, оцененной по данным. Наиболее распространенная форма оценки известна какоценка плотности ядра, В этом методе непрерывная кривая (ядро) рисуется в каждой отдельной точке данных, и все эти кривые затем складываются, чтобы сделать единую плавную оценку плотности. Ядро, наиболее часто используемое — это гауссово (которое создает гауссову кривую колокола в каждой точке данных). Если, как и я, вы находите это описание немного запутанным, взгляните на следующий сюжет:

Оценка плотности ядра (Источник)

Здесь каждая маленькая черная вертикальная линия на оси x представляет точку данных. Отдельные ядра (в данном примере гауссианы) показаны пунктирными красными линиями над каждой точкой. Сплошная синяя кривая создается путем суммирования отдельных гауссианов и образует график общей плотности.

Ось X — это значение переменной, как в гистограмме, ночто именно представляет ось Y? Ось Y на графике плотности является функцией плотности вероятности для оценки плотности ядра. Тем не менее, мы должны быть осторожны, чтобы указать, что это вероятностьплотностьа не вероятность. Разница заключается вПлотность вероятности — это вероятность на единицу по оси X, Чтобы преобразовать фактическую вероятность, нам нужно найти область под кривой для определенного интервала по оси X. Несколько запутанно, потому что это плотность вероятности, а не вероятность,Ось Y может принимать значения больше единицы.Единственным требованием графика плотности является то, что общая площадь под кривой интегрируется в единицу. Я обычно склонен думать об оси Y на графике плотности как о значении только для относительных сравнений между различными категориями.

Matplotlib Log Scale С помощью функции log log()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

x = 
y = 
.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,y)
)

plt.show()

Выход:

Объяснение:

Мы также можем реализовать масштабирование журнала по осям X и Y с помощью функции loglog(). Основание логарифма для осей X и Y задается параметрами basex и basey. В приведенном выше примере и передается как href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Parameter_(computer_programming)#:~:text=In%20computer%20programming%2C%20a%20parameter,as%20input%20to%20the%20subroutine.”>arguments к функции plt.loglog (), которая возвращает базовое 10-логарифмическое масштабирование по оси x. И основание 2 логарифмическое масштабирование вдоль оси y. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Parameter_(computer_programming)#:~:text=In%20computer%20programming%2C%20a%20parameter,as%20input%20to%20the%20subroutine.”>arguments к функции plt.loglog (), которая возвращает базовое 10-логарифмическое масштабирование по оси x. И основание 2 логарифмическое масштабирование вдоль оси y.

Обновление графика с помощью draw()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
.linspace(0, 10*np.pi, 100).sin(x)

plt.ion().figure().add_subplot(111).plot(x, y, 'b-')

for phase in np.linspace(0, 10*np.pi, 100):
line1.set_ydata(np.sin(0.5 * x + phase))
fig.canvas.draw()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

В приведенном выше примере мы сначала создаем данные для построения графика, используя следующие функции Numpy:.linspace(0, 10*np.pi, 100) и.sin(x). Интерактивный режим, то есть ion() в python, включен

Очень важно включить интерактивный режим. Он контролирует, перерисовывается ли фигура для каждой команды draw ()

Рисунок не обновляется, если plt.ion() имеет значение False (по умолчанию). Сюжет настраивается и окончательно обновляется в a href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>цикл. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/LOOP_(programming_language)”>цикл.

Leather

Leather – это библиотека языка программирования Python, используемая для создания диаграмм для тех, кому нужны диаграммы немедленно и которым все равно, идеальна ли диаграмма.

Эта библиотека работает со всеми типами наборов данных. Она создает выходные чаты данных в виде SVG, чтобы пользователи могли измерять диаграммы с наилучшим качеством.

Это новая библиотека, и некоторые из ее документов все еще находятся в разработке. Диаграммы, созданные с использованием этой библиотеки, являются простыми, но хорошего качества, которые сделаны примерно.

Пример –

 
import random 
import leather 
dot_dat =  
def colorizer( d ) : 
 return ' rgb( %i , %, %i ) ' %( d.x , d.y , 10 ) 
chart = leather.chart( ' first ' ) 

Индивидуальный Matplotlib Boxplot

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
# Creating dataset 
np.random.seed(10) .random.normal(100, 10, 200) .random.normal(90, 20, 200) .random.normal(80, 30, 200) .random.normal(70, 40, 200) 
data =  
  .figure(figsize =(10, 7)) .add_subplot(111) 
  
# Creating axes instance .boxplot(data,, 
               ,) 
  
colors =  
  
for patch, color in zip(bp, colors): 
    patch.set_facecolor(color) 
  
# changing color and linewidth of 
# whiskers 
for whisker in bp: 
   , 
               .5, 
               ) 
  
# changing color and linewidth of 
# caps 
for cap in bp: 
   , 
           ) 
  
# changing color and linewidth of 
# medians 
for median in bp: 
   , 
              ) 
  
# changing style of fliers 
for flier in bp: 
   , 
             , 
             .5) 
      
# x-axis labels 
ax.set_yticklabels() 
  
# Adding title  
plt.title("Customized box plot") 
  
# Removing top axes and right axes 
# ticks 
ax.get_xaxis().tick_bottom() 
ax.get_yaxis().tick_left() 
      
# show plot 
plt.show(bp)

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Во-первых, matplotlib.pyplot.boxplot() предоставляет множество возможностей настройки коробочного графика. Создает формат вырезки для коробчатого графика. Мы можем установить разные цвета для разных коробок. Он заполняет бокс-план цветами. Кроме того, атрибут создает горизонтальную прямоугольную диаграмму. Метки принимают те же размеры, что и количество наборов данных.

Matplotlib xticks() Интервал

import matplotlib.pyplot as plt
.np.linspace(0, N, N)

plt.plot(data)

plt.xticks(range(N)) # add loads of ticks
plt.grid()
plt.tight_layout()
plt.show()

Выход:

Объяснение:

Во-первых, в приведенном выше примере ‘N’ равно 100, а range(N) является аргументом plt.xticks(). В результате на выходе получается список местоположений xticks и меток с очень небольшим пространством между ними или перекрывающимися. Таким образом, чтобы настроить постоянный интервал, xticks помечает размер фигуры, увеличенный функцией figsize (). Или вы должны установить tick_spacing на постоянное значение по желанию.

Создание баров в Python с помощью функции Matplotlib Bar

Создание нашей первой гистограммы на Python

Составим график зависимости технологий от количество студентов, изучающих эту технологию.

# imporitng the pyplot submodule of matplotlib module and
# giving the alias/nickname as plt.
import matplotlib.pyplot as plt
# initializing the x-axis data
technologies= 
# initializing the y-axis data
number_of_students=
# Giving the bar function x axis as technologies
# and height as number_of_students)
# As the name of technologies are too long,
# let us rotate the title of x axis by 90 degree.)
# without the plt.show(), the bar will not be created
plt.show()

Как изменить цвета панели и границы-цвет

Мы также можем изменить цвет панели, которая по умолчанию является синей. Мы можем использовать или. Кроме того, мы можем добавить цвет границы, чтобы сделать полосу более дифференцируемой. Мы также можем дать значения шестнадцатеричного кода конкретных значений в параметре color.

import matplotlib.pyplot as plt
technologies= 
number_of_students=
# Adding color and border-color using color and edge color parameters))
# without the plt.show(), the bar will not be created
plt.show()

Как построить многоколоночные гистограммы

Несколько гистограмм в одних и тех же графиках обычно используются, когда нам приходится сравнивать два или более типов. Как Мужчина и Женщина. Мы можем использовать параметр align для изменения положения x-тиков.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

# set width of bar .3
# set the y axis of bar 
Male =  
Female =  

# Set position of bar on X axis .arange(len(Female)) 
male_bar =  

# Make the plot and set different colors for different genders
# We can also add edgecolor which will give bordercolor between # # the bar 
plt.bar(female_bar, Female,,,,,align='edge') 
plt.bar(male_bar, Male,,,,,align='edge') 

# Adding Xlabel
plt.xlabel('Years') 
# Adding Ylabel
plt.ylabel('Number of people per gender') 
# Adding the years in x axis
plt.xticks(, ) 
plt.legend()

Как сделать штабелированные гистограммы с помощью matplotlib bar

Столбчатые диаграммы стека-это те столбчатые диаграммы, которые имеют один или несколько баров друг над другом. Они обычно используются, когда нам нужно объединить несколько значений в нечто большее.

Давайте сделаем штабелированный бар href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Chart”>график, на котором мы представляем продажу некоторого продукта за январь и февраль. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Chart”>график, на котором мы представляем продажу некоторого продукта за январь и февраль.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

JAN = 
FEB = .5(JAN)
plt.bar(range(x_axis),)
plt.bar(range(x_axis), FEB,)
plt.xlabel("Year-Wise sale per Year")
plt.ylabel("Total Sale")
plt.xticks(, ) 
plt.legend()

Здесь мы сделали то, что сложили бар поверх другого бара. plt.bar(range(x_axis), FEB,)’- Эта строка означает, что мы поместили бар ФЕВРАЛЯ поверх бара ЯНВАРЯ.

Горизонтальная гистограмма с использованием Matplotlib barh

Мы также можем сделать горизонтальную гистограмму с помощью matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
technologies= 
number_of_students=
# for horizontal bar graph use barh )

Создание гистограммы с использованием фрейма данных Pandas

Знаете ли вы, что мы также можем создать гистограмму, используя библиотеку панд? Предположим, если у нас есть фрейм данных, мы можем непосредственно создавать различные типы графиков, такие как scatter, bar, line, используя одну функцию. В фоновом режиме панды также используют matplotlib для создания графиков. Посмотрим, как мы это сделаем.

age=
employee_of_these_age=.DataFrame()
# create a dataset using these data

# Use the plot function, in x axis give the age and 
# in y axis give the number of people of those age
# Use bar as kind to create a bar chart)

Установка и использование графики

Преобразование точечного файла в файл изображения (PNG, JPG и т. Д.) Обычно требуется установка Graphviz, которая зависит от вашей операционной системы и множества других вещей. Цель этого раздела – помочь людям попробовать и решать общую проблему получения следующей ошибки. DOT: команда не найдена.

Как установить и использовать на Mac через AnaConda

Чтобы иметь возможность установить Graphviz на ваш Mac через этот метод, сначала необходимо установить AnaConda (если у вас нет установленной AnaConda, вы можете узнать, как установить его здесь ). Откройте терминал. Вы можете сделать это, нажав на лупу Spotlight в верхней правой правой части экрана, введите терминал, а затем нажмите на значок терминала. Введите команду ниже для установки Graphviz.

conda install python-graphviz

После этого вы должны быть в состоянии использовать команду DOT ниже, чтобы преобразовать файл DOT в файл PNG.

dot -Tpng tree.dot -o tree.png

Как установить и использовать на Mac через доморь

Если у вас нет AnaConda или просто хотите еще один способ установки графики на ваш Mac, вы можете использовать Домашний вид Отказ Ранее я написал статью о том, как установить домощь и использовать его, чтобы преобразовать точечный файл в файл изображения здесь (См. Длительность, чтобы помочь визуализировать раздел деревьев принятия решений учебника).

Как установить и использовать на Windows через AnaConda

Это метод, который я предпочитаю на Windows. Чтобы иметь возможность установить Graphviz на Windows через этот метод, сначала нужно установить AnaConda (если у вас нет установленной AnaConda, вы можете узнать, как установить его здесь ). Откройте клемму/командную строку и введите команду ниже, чтобы установить Graphviz.

conda install python-graphviz

После этого вы должны быть в состоянии использовать команду DOT ниже, чтобы преобразовать файл DOT в файл PNG.

dot -Tpng tree.dot -o tree.png

Как установить и использовать на Windows через исполняемый файл Graphviz

Если у вас нет AnaConda или просто хотите, чтобы другой способ установки Graphviz на ваших окнах вы можете использовать следующую ссылку для загрузки и установки его. Если вы не знакомы с изменением переменной пути и хотите использовать точку в командной строке, я поощряю другие подходы. Есть Многие вопросы Stackoverflow на основе этой конкретной проблемы Отказ

Как использовать онлайн-конвертер для визуализации деревьев принятия решений

Если все остальное не удается или вы просто не хотите ничего устанавливать, вы можете использовать Онлайн конвертер Отказ На рисунке ниже я открыл файл с Sublime Text (хотя есть много разных программ, которые могут открывать/прочитать точечный файл) и скопировали содержимое файла. На рисунке ниже я вставил содержимое из файла DOT на левую сторону онлайн-конвертера. Затем вы можете выбрать, какой формат вы хотите, а затем сохраните изображение на правой стороне экрана. Имейте в виду, что есть Другие онлайн-преобразователи Это может помочь осуществить ту же задачу.

Слабость деревьев решений состоит в том, что они не склонны к лучшей прогностической точности. Это частично из-за высокой дисперсии, что означает, что разные расщепления в учебных данных могут привести к очень разным деревьям. Изображение выше может быть схемой для пакетированных деревьев или случайных моделей лесов, которые являются методами ансамблевых. Это означает использование нескольких алгоритмов обучения для получения лучшей прогностической производительности, чем можно получить только из любого из любых составляющих алгоритмов обучения. В этом случае многие деревья защищают друг друга от своих отдельных ошибок

Насколько именно пакетированные деревья и произвольные лесные модели работают – это предмет для другого блога, но то, что важно отметить, что для каждой обе модели мы выращиваем n деревьев, где n – количество решений, которые указывают пользователя. Следовательно, после того, как вы подходите модель, было бы неплохо посмотреть на отдельные деревья решений, которые составляют вашу модель

Стиль маркерной линии Matplotlib в Python:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
.array()

plt.plot(ypoints, 'o:r')
plt.show()

Выход:

осветление:

Структура линий для различных стилей линий в маркерах matplotlib:

• ‘-‘ – сплошная линия
• ‘:’ – пунктирная линия
• ‘–’ – пунктирная линия
• ‘-.’ – пунктирная/пунктирная линия.

В приведенном выше образце ‘o:r’ используется для построения красных кругообразных маркеров с пунктирными линиями. Эта структура ‘:’ относится к построению стиля пунктирной линии в python href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_program”>программа. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_program”>программа.

Matplotlib Legend Color.

Вы можете изменить оба и из легенды, используя эти аргументы ключевых слов в вызове функций.

является основным цветом и Я догадался, цвет вокруг края коробки.

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# facecolors to choose
colors = 

for ax, color in zip(axes.flat, colors):
    ax.plot(vals, label=color)

    # Set facecolor of the legend
    ax.legend(facecolor=color)
plt.show()

Давайте сделаем то же самое сейчас, но просто измените цвет края.

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# Edgecolors to choose
colors = 

for ax, color in zip(axes.flat, colors):
    ax.plot(vals, label=color)

    # Choose edgecolor of legend
    ax.legend(edgecolor=color)
plt.show()

Конечно, вы можете смешивать и сопоставить цветы лица и края к контенту вашего сердца.

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# Colors to use
colors = 

# Same as colors but reversed
edges = colors

for ax, color, edge in zip(axes.flat, colors, edges):
    ax.plot(, label=color)

    # Choose both the facecolor and edgecolor
    ax.legend(facecolor=color, edgecolor=edge)
plt.show()

Как изменить размер Plot Figure Matplotlib Pandas

Как изменить размер рисунка, нарисованного с помощью matplotlib?

870 351 ИЛИ 118 Думая, что размер фигуры в пикселях, я указал (800 600) и программа вылетела! Обратите внимание, что это дюймы. 2 @alexw это в документации? 66 —> чтобы избежать путаницы раз и навсегда

рисунок сообщает вам подпись вызова:

создаст изображение дюйм за дюймом, которое будет размером 80 на 80 пикселей, если вы также не укажете другой аргумент dpi.

• 101 Если вы уже создали фигуру, скажем, что это ‘цифра 1’ (она используется по умолчанию, когда вы используете pyplot), вы можете использовать figure (num = 1, figsize = (8, 6), … ), чтобы изменить его размер и т. д. Если вы используете pyplot / pylab и чтобы создать всплывающее окно, вам нужно вызвать до вы рисуете что угодно — pyplot / pylab создает фигуру, как только вы что-то рисуете, и размер всплывающего окна кажется фиксированным на этом этапе.
• 28 Мне кажется, ваш ответ был бы лучше, если бы вы удалили аргументы по умолчанию. Это снижает отношение сигнал / шум без необходимости.
• 3 Означает ли это, что если вы установите DPI на 1, тогда figsize станет единицей пикселей вместо единицы дюйма? Это было бы более полезно при использовании matplotlib в веб-интерфейсах и графических интерфейсах.
• 1 с figsize (1,1) у вас будет соотношение на изображении как 1: 1? потому что все мои круговые диаграммы имеют овальную форму, и я нашел единственный способ сделать их круглыми — использовать plot.axis («равно»). они будут иметь такой же эффект или они будут вести себя по-разному?
• 2 @BrenoBaiardi Это вопрос о размере фигуры. Оси в верхней части рисунка могут по-прежнему иметь неравное соотношение сторон, даже если фигура в целом составляет 1: 1, и даже если блок осей равен 1: 1, данные могут масштабироваться по-разному в направлениях x и y. Итак, нет, эта команда не гарантирует равное соотношение сторон.

Если у вас уже есть фигура, вы можете быстро сделать это:

Чтобы распространить изменение размера на существующее окно графического интерфейса, добавьте

• 3 Решил мне проблему с , теперь я использую этот код сразу после удаления пространства вокруг области построения с помощью .
• 9 Аналогично можно запустить .
• 1 Я использую это в OS X под ipython 3.7, matplotlib 3.0.3. Я могу настроить размер рисунка, но размер окна не изменяется (холст рисунка настраивается, но окно не увеличивается и не сжимается, чтобы разместить холст). Аргумент ключевого слова forward = True, по-видимому, не оказывает ожидаемого эффекта на этой платформе.

Кажется, работает следующее:

Таким образом, ширина фигуры 5 дюймов, а высота 10. дюймы.

Затем класс Figure использует это значение по умолчанию для одного из своих аргументов.

• 3 Это также хорошо работает в верхней части записной книжки iPython, которая (с учетом —pylab = inline) имеет rcParams, уже импортированные на верхнем уровне.
• 4 Это не сработало на моей машине Windows с интерфейсом OO для pyplot и бэкэнда Qt. работал.
• 2 Этот ответ в настоящее время обсуждается на Meta
• Для версии Python: 3.6.4, matplotlib: 2.2.3 Я думаю, вам нужно передать список или кортеж, например. rcParams [’figure.figsize’] = (5, 10)
• 2 Кто-нибудь знает, почему это не работает при первом запуске ячейки?

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ plt.rcParams

Существует также этот обходной путь, если вы хотите изменить размер без использования среды фигуры. Итак, если вы используете например, вы можете установить кортеж с шириной и высотой.

Это очень полезно при построении инлайн (например, с помощью IPython Notebook). Как заметил @asamaier, желательно не помещать этот оператор в ту же ячейку операторов импорта.

Решение № 1: параллельные гистограммы

Вместо того, чтобы перекрывать гистограммы авиакомпании, мы можем разместить их рядом. Для этого мы создаем список задержек прилета для каждой авиакомпании, а затем передаем это ввызов функции в виде списка списков. Мы должны указать разные цвета для каждой авиакомпании и ярлык, чтобы мы могли различать их. Код, включая создание списков для каждой авиакомпании, приведен ниже:

По умолчанию, если мы передадим список списков, matplotlib разместит столбцы рядом. Здесь я изменил ширину бина на 15 минут, потому что в противном случае сюжет слишком загроможден, но даже с этой модификацией это не эффективный показатель. Слишком много информации для обработки сразу, столбцы не совпадают с метками, и все еще сложно сравнивать распределение между авиакомпаниями. Когда мы строим сюжет, мы хотим, чтобы зрителю было как можно проще его понять, и эта цифра не соответствует этим критериям! Давайте посмотрим на второе потенциальное решение.

Matplotlib plot a line in 3D

You can plot a line in 3D in matplotlib python by importing mplot3d from the module mpl_toolkits, an external toolkit for matplotlib in python used for plotting of the multi-vectors of geometric algebra. Let’s do a simple example to understand it.

Example :

Matplotlib plot a line in 3D

You may also like to read the following articles:

• Python plot multiple lines
• Matplotlib change background color
• Matplotlib rotate tick labels
• Matplotlib remove tick labels

In this Python tutorial, we have discussed, How to plot a line chart using matplotlib in Python with different features, and we have also covered the following topics:

• Matplotlib plot line style
• Matplotlib plot line thickness
• Matplotlib plot line color
• Matplotlib plot a line between two points
• Matplotlib plot a horizontal line
• Matplotlib plot a vertical line
• Matplotlib plot horizontal line with label
• Matplotlib plot horizontal line on bar graph
• Matplotlib plot vertical line at date
• Matplotlib plot vertical line with text
• Matplotlib plot vertical line on histogram
• Matplotlib plot a linear function
• Matplotlib plot point on line graph
• Matplotlib scatter plot straight line
• Matplotlib plot line graph from dataframe
• Matplotlib plot a line in 3D

Несколько вертикальных линий с использованием линий()

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
# defining an array 
xs =  
  
# defining plot size 
plt.figure(figsize = (10, 7)) 
  
# multiple lines all full height 
plt.vlines(x = ,,(xs), 
          , 
          ) 
  
# multiple lines with varying ymin and ymax 
plt.vlines(x = , ymin = ,(xs), 
          , 
          ) 
  
# single vline with full ymin and ymax ,,(xs),, 
          ) 
  
# single vline with specific ymin and ymax .25,,(xs),, 
          ) 
  
# place legend outside 
plt.legend(bbox_to_anchor = (1.0, 1),) 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

В приведенном выше примере несколько вертикальных линий нанесены поперек осей на одном и том же графике. Используется несколько функций matplotlib.pyplot.vlines (). Но, различные необходимые параметры в качестве аргументов, чтобы получить нужную строку. Параметры “Цвета” и “метка” задают различные цвета и высоту вертикальных линий. Высота “метки” – это полная или частичная высота по желанию.

Также читайте: Создайте GIF С помощью Python

EDA — краткий обзор

Кратко определим этапы, которые включает EDA, после приведу практические примеры, в которых используем различные методы EDA на реальном наборе данных.

Хотя методы EDA следует применять в соответствии с ситуацией и доступными типами данных, я постараюсь сделать это, используя основные приемы, которые вам нужно знать как новичку и которые являются фундаментом в анализе данных. Посмотрим:

Что такое одномерный анализ?

Как следует из названия, одномерный анализ — это когда анализ переменных выполняется по отдельности. Независимо от того, является ли переменная категориальной или непрерывной, если мы анализируем ее независимо от других переменных, то это называется одномерным анализом.

Вот некоторые из основных методов одномерного анализа:

• ;
• Дисперсия;

Что такое двумерный анализ

Двумерный анализ относится к изучению взаимосвязи между любыми двумя переменными в наборе данных. Это может быть связь между любыми двумя переменными‑предикторами или с целевой переменной. Такие отношения, если они существуют, могут вызвать проблемы во время разработки модели, например, шум.

Некоторые из методов, используемых для двумерного анализа:

• ;
• ;
• .

Matplotlib Вертикальные линии в Python с использованием plot()

import matplotlib.pyplot as plt 
  
# defining plot size 
plt.figure(figsize = (10, 5)) 
  
# specifying plot coordinates 
plt.plot((0, 0), (0, 1),) 
  
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Функция plot() библиотеки Matplotlib pyplot создает 2D-гексагональный биннинг-график точек x, y. Синтаксис функции plot: plot(x_points, y_points,). В приведенном выше примере x_points и y_points равны (0, 0) и (0, 1) соответственно, что указывает на точки для построения линии. Параметр “масштаб” определяет, являются ли пределы представления этими ограничениями данных. “Масштаб” по умолчанию равен False. Настройка сделает линию вписывающейся в рамку.

Plotly

Plotly – это библиотека открытая, на которой пользователи могут визуализировать и анализировать данные в режиме онлайн.

Эта библиотека используется для разработки интерактивных графиков и диаграмм. Это библиотека построения графиков с открытым исходным кодом, которая позволяет использовать около 40 уникальных типов диаграмм и графиков, охватывающих огромный диапазон алгебраических, экономических, географических 3-мерных и научных случаев использования.

Эта библиотека используется для рисования чатов и графиков, таких как дендрограммы, трехмерные диаграммы и контурные графики.

Библиотека Plotly для Python разработана поверх библиотеки Plotly JavaScript.

Пример –

 
import plotly.graph_objects as ply 
 
# Add data 
months =  
high_2010 =  
low_2010 =  
high_2015 =  
low_2015 =  
high_2020 =  
low_2020 =  
 
fig = go.Figure() 
# Create and style traces 
fig.add_trace( ply.Scatter( x = month, y = high_2020, name='High 2020',line = dict( color = ' firebrick ', width = 4 ) ) ) 
fig.add_trace( ply.Scatter( x = month, y = low_2020, name = ' Low 2020', line = dict( color = ' royalblue ', width = 4 ) )) 
fig.add_trace( ply.Scatter( x = month, y = high_2015, name = 'High 2015', line = dict(color = 'firebrick', width = 4, dash = 'dash' ) # here in this code dash options also involve 'dash', 'dot', and 'dashdot' ) ) 
fig.add_trace(ply.Scatter( x = month, y = low_2015, name = 'Low 2015', line = dict( color = 'royalblue', width = 4, dash = 'dash' ) ) ) 
fig.add_trace(ply.Scatter( x = month, y=high_2010, name='High 2010', 
                         line = dict(color='firebrick', width=4, dash='dot'))) 
fig.add_trace(ply.Scatter( x = months, y = low_2010, name='Low 2010', line = dict( color = 'royalblue', width = 4, dash = 'dot') ) ) 
 
# Editing the layout of the graph 
fig.update_layout( title = 'Average High and Low Temperatures in NYC', 
                 xaxis_title = ' Months ', 
                 yaxis_title = ' Temperatures( degrees F ) ' ) 
 
fig.show() 

Выход:

Matplotlib ion() freeze

from matplotlib import pyplot as plt
import time

plt.ion().figure().add_subplot(111)

for i in range(30000):
    axis.plot(i,i,'o')
    plt.draw()
    if i > 5:
        time.sleep(2)   
plt.close()

ОБЪЯСНЕНИЕ:

В приведенном выше фрагменте кода интерактивный график создается с помощью функции plt.ion (). Некоторые другие части кода выполняют некоторые вычисления, и график часто обновляется вызовами plt.draw(). При щелчке по окну рисунка интерактивно нарисованного участка и попытке переместить его, рисунок перестает обновляться, и Windows помечает процесс “Не отвечает.” Но скрипт продолжает работать без проблем, то есть только фигура замерзает.

Коврики

Если вы хотите показать каждое значение в распределении, а не только сглаженную плотность, вы можете добавить график коврика. Это показывает каждую отдельную точку данных на оси X, что позволяет нам визуализировать все фактические значения. Преимущество использования Seaborn’sявляется то, что мы можем добавить сюжет коврика с помощью одного вызова параметра(с некоторым форматированием также).

График плотности с ковриком для авиакомпании Аляска

Со многими точками данных график коврика может быть переполнен, но для некоторых наборов данных может быть полезно просмотреть каждую точку данных. График коврика также позволяет нам увидеть, как график плотности «создает» данные там, где их нет, потому что он выполняет распределение ядра в каждой точке данных. Эти распределения могут утекать во всем диапазоне исходных данных и создавать впечатление, что задержки в авиакомпании Alaska Airlines короче и длиннее, чем фактически зафиксированные. Мы должны быть осторожны с этим артефактом графиков плотности и указать его зрителям!

Выводы

Надеемся, что этот пост предоставил вам ряд возможностей для визуализации одной переменной из одной или нескольких категорий. Есть еще более одномерные (с одной переменной) графики, которые мы можем сделать, такие какграфики эмпирической совокупной плотности и квантиль-квантиль, но пока мы оставим это на гистограммах и графиках плотности (и на графиках ковров тоже!). Не беспокойтесь, если варианты кажутся ошеломляющими: с практикой сделать правильный выбор станет легче, и вы всегда можете обратиться за помощью в случае необходимости. Более того, зачастую не существует оптимального выбора, и «правильное» решение сводится к предпочтениям и целям визуализации. Хорошая вещь, независимо от того, какой сюжет вы хотите сделать, в Python найдется способ сделать это! Визуализации являются эффективным средством передачи результатов, и знание всех доступных параметров позволяет нам выбрать правильную фигуру для наших данных.

Я приветствую отзывы и конструктивную критику@koehrsen_will,

Пример Matplotlib Boxplot в Python

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
  
  
# Creating dataset 
np.random.seed(10) .random.normal(100, 20, 200) 
  .figure(figsize =(10, 7)) 
  
# Creating plot 
plt.boxplot(data) 
  
# show plot 
plt.show()

ВЫХОД:

ОБЪЯСНЕНИЕ:

Во-первых, значения данных, заданные методу ax.boxplot (), могут быть массивом Numpy, списком Python или кортежем массивов. В приведенном выше примере мы создаем прямоугольную диаграмму с помощью numpy.random.normal() для создания некоторых случайных данных. Кроме того, в качестве аргументов он принимает среднее значение, стандартное отклонение и желаемое число значений.

Делаем атрибуты приватными

Теперь мы увидим, как сделать методы закрытыми, чтобы внешние вызывающие функции не могли манипулировать переменными внутри них. Ими можно управлять только с помощью функций, определенных в классе. Они становятся закрытыми, если ставить перед ними два символа подчеркивания.

Пример:

Давайте рассмотрим пример, чтобы понять, как мы можем сделать атрибуты закрытыми в программе.

 
class Javatpoint: 
   def __init__(self, age=49): 
      self._age = age 
# make the getter method 
   def get_age(self): 
      return self.__age 
# make the setter method 
   def set_age(self, a): 
      self.__age = a 
grad_obj = Javatpoint() 
print(grad_obj._age) 
# Before using setter 
print(grad_obj.get_age()) 
# After using setter 
grad_obj.set_age(2020) 
print(grad_obj._age) 

Вывод: после выполнения этого кода выше мы получим вывод, как показано ниже:

49 

Модуль Python ctypes

Модуль Python ctypes позволяет нам создавать указатель C-типа в Python. Этот модуль полезен, если мы хотим вызвать функцию библиотеки C, для которой требуется указатель. Давайте разберемся в следующем примере.

Пример – язык C

 
void incr_one(int *x) { 
    *x += 1; 
} 

В приведенной выше функции мы увеличили значение x на единицу. Предположим, мы сохраняем указанный выше файл с именем incrPointer.c и вводим следующую команду в терминал.

 
$ gcc -c -Wall -Werror -fpic incrPointer.c 
$ gcc -shared -o libinc.so incrPointer.o 

Первая команда компилирует incrPointer.c в объект с именем incrPointer.o. Вторая команда принимает объектный файл и создает libinic.so для взаимодействия с ctypes.

 
import ctypes 
##  libinc.so library should be same directory as this program 
lib = ctypes.CDLL("./libinc.so") 
lib.increment 

Выход:

 <_FuncPtr object at 0x7f46bf6e0750>

В приведенном выше коде ctypes.CDLL возвращает общий объект с именем libinic.so. Он содержит функцию incrPointer(). Если нам нужен указатель на функции, которые мы определяем в общем объекте, мы должны указать его с помощью ctypes. Давайте посмотрим на пример ниже.

 
inc = lib.increment  
## defining the argtypes  
inc.argtypes =  

Если мы вызовем функцию с использованием другого типа, произойдет ошибка.

 
incrPointer(10) 

Выход:

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ctypes.ArgumentError: argument 1: <class 'TypeError'>: expected LP_c_int instance instead of int

Это связано с тем, что incrPointer требует указатель, а ctypes – это способ передачи указателя в Python.

 
v = ctypes.c_int(10) 

v – переменная C. Ctypes предоставляет метод byref(), который используется для передачи ссылки на переменную.

 
inc(ctypes.byref(a))  
a 

Выход:

c_int(11) 

Мы увеличили значение, используя ссылочную переменную.

Объекты

В Python все может являться объектом, даже классом, функцией, переменной и т. д. Каждый объект содержит как минимум три части данных.

• Подсчет ссылок
• Тип
• Значение

Обсудим по порядку.

Счетчик ссылок – используется для управления памятью. Чтобы получить дополнительную информацию об управлении памятью Python, прочтите статью «Управление памятью в Python».

Тип – слой CPython используется в качестве типа для обеспечения безопасности типов во время выполнения.

Наконец, есть значение, которое представляет собой фактическое значение, связанное с объектом.

Однако если мы углубимся в этот объект, мы обнаружим, что не все объекты одинаковы

Важное различие между типами объектов – неизменяемость и изменчивость. Прежде всего, нам нужно понять разницу между типами объекта, чтобы исследовать указатель в Python