Python Data Visualization – Trực quan hoá dữ liệu với Python.
Nội dung chính ShowShow
- Nhập dữ liệu
- Matplotlib – Python Data Visualization
- Scatter Plot – Python Data Visualization
- Line Chart – Python Data Visualization
- Histogram – Python Data Visualization
- Bar Chart – Python Data Visualization
- Pandas Visualization – Python Data Visualization
- Scatter Plot – Python Data Visualization
- Line Chart – Python Data Visualization
- Histogram – Python Data Visualization
- Bar Chart – Python Data Visualization
- Pandas Visualization – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
- Kết luận cấp độ thấp, cung cấp nhiều tùy chỉnh
- Trực quan hóa dữ liệu là quy tắc cố gắng hiểu dữ liệu bằng cách đặt dữ liệu vào ngữ cảnh trực quan để các mẫu, xu hướng và tương quan có thể dễ thể hiện. giao diện dễ sử dụng, được xây dựng trên Matplotlib
- Python cung cấp nhiều thư viện đồ họa tuyệt vời đi kèm với rất nhiều tính năng khác nhau. Dù bạn muốn tạo ra các tương tác, trực tiếp hoặc tùy biến cao, python đều có một thư viện tuyệt vời cho bạn. giao diện cấp cao, kiểu mặc định tuyệt vời
- Để có một cái nhìn tổng quan, dưới đây là một vài thư viện phổ biến: dựa trên ggplot2 của R, sử dụng Grammar of Graphics
- Matplotlib: cấp độ thấp, cung cấp nhiều tùy chỉnh có thể tạo các ô tương tác
Pandas Visualization: giao diện dễ sử dụng, được xây dựng trên Matplotlib
Nhập dữ liệu
Seaborn: giao diện cấp cao, kiểu mặc định tuyệt vời
ggplot: dựa trên ggplot2 của R, sử dụng Grammar of Graphics
Plotly: có thể tạo các ô tương tác
Matplotlib – Python Data Visualization
Scatter Plot – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
hoặc
conda install matplotlib
Bar Chart – Python Data Visualization
Pandas Visualization – Python Data Visualization
Scatter Plot – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
Pandas Visualization – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
Pandas Visualization – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
Pandas Visualization – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Pandas Visualization – Python Data Visualization
Line Chart – Python Data Visualization
Histogram – Python Data Visualization
Bar Chart – Python Data Visualization
Kết luận
hoặc
conda install pandas
Scatter Plot – Python Data Visualization
Trực quan hóa dữ liệu là quy tắc cố gắng hiểu dữ liệu bằng cách đặt dữ liệu vào ngữ cảnh trực quan để các mẫu, xu hướng và tương quan có thể dễ thể hiện.
Hình 9: Scatter Plot
Như bạn có thể thấy trong hình, nó sẽ tự động đặt nhãn x và y thành tên cột.
Line Chart – Python Data Visualization
Để tạo một line chart trong Pandas, chúng ta có thể gọi .plot.line[]. Trong khi ở Matplotlib, chúng ta cần lặp lại từng cột mà chúng tôi muốn vẽ, trong Pandas chúng ta không cần phải làm điều này vì nó tự động vẽ tất cả các cột số có sẵn [ít nhất là nếu chúng tôi không chỉ định một cột cụ thể].
Hình 10: Line Chart
Nếu chúng ta có nhiều hơn một tính năng thì Pandas sẽ tự động tạo một chú thích, như có thể thấy trong hình trên.
Histogram – Python Data Visualization
Trong Pandas, chúng ta có thể tạo một Histogram với phương thức plot.hist. Không có bất kỳ đối số bắt buộc nào nhưng chúng ta có thể tùy ý chuyển một số như kích thước.
Hình 11: Histogram
Nó cũng thực sự dễ dàng để tạo ra nhiều histogram.
Hình 12: Nhiều Histogram
Đối số subplots chỉ định rằng chúng ta muốn có một plot riêng cho từng tính năng và layout chỉ định số lượng plot trên mỗi hàng và cột.
Bar Chart – Python Data Visualization
Để vẽ bar chart, chúng ta có thể sử dụng phương thức plot.bar[], nhưng trước khi chúng ta có thể gọi nó, chúng ta cần lấy dữ liệu của mình. Đối với điều này, trước tiên chúng ta sẽ đếm các lần xuất hiện bằng phương thức value_count[] và sau đó sắp xếp các lần xuất hiện từ nhỏ nhất đến lớn nhất bằng phương thức sort_index[].
Hình 13: Bar-Chart dọc
Phương pháp này cũng rất đơn giản để tạo một biểu đồ thanh ngang bằng phương thức plot.barh[] này.
Hình 14: Bar-Chart ngang
Chúng ta cũng có thể vẽ các dữ liệu khác vào đây.
Hình 15: Các quốc gia có rượu vang đắt nhất [theo trung bình]
Trong ví dụ trên, chúng tôi đã nhóm dữ liệu theo quốc gia và sau đó lấy giá trị trung bình của giá rượu, và vẽ 5 quốc gia có giá rượu trung bình cao nhất.
Kết luận
Để bắt kịp xu hướng và đồng thời nâng cấp kho kiến thức của bản thân, thì việc biết, học và hiểu được Data Visualization là một trong những yếu tố mang lại sự khác biệt giữa một Junior Marketing với một Senior Marketing trong việc report công việc và số liệu cho Manager của mình. Để đáp ứng nhu cầu đó, Nordic Coder– Trung tâm đào tạo lập trình hàng đầu đang khai giảng khoá học Data Visualization – Trực quan hoá dữ liệu, để hỗ trợ một cách bài bản về cách làm, đọc dữ liệu, phân tích, dự báo,…. Còn chần chờ gì nữa mà không đăng ký học thử nào mọi người.Nordic Coder– Trung tâm đào tạo lập trình hàng đầu đang khai giảng khoá học Data Visualization – Trực quan hoá dữ liệu, để hỗ trợ một cách bài bản về cách làm, đọc dữ liệu, phân tích, dự báo,…. Còn chần chờ gì nữa mà không đăng ký học thử nào mọi người.