Créer un nuage de points 3D à laide de Python dans LuckyTemplates

Dans ce didacticiel, vous apprendrez à créer un nuage de points en trois dimensions (3D) à l'aide de Python dans LuckyTemplates. est un langage de programmation largement utilisé pour l'analyse et la visualisation de données. C'est un outil puissant pour créer des tracés et des graphiques interactifs. Vous pouvez regarder la vidéo complète de ce tutoriel au bas de ce blog.

Un nuage de points 3D est une représentation visuelle de points de données sur un graphique en trois dimensions. Il est utile pour afficher les relations entre trois variables et peut être utilisé pour identifier des modèles et des tendances dans les données.

À la fin de ce blog, vous serez en mesure de créer un nuage de points 3D qui ressemble à ceci :

Le graphique résultant aura un segment intégré qui vous permet de choisir entre différentes couches de données. L'exemple a utilisé un ensemble de données de diamant composé de la taille de la carotte, du prix et de la profondeur du diamant.

Table des matières

• Construire l'ensemble de données et les variables en Python
• Créer la figure de diagramme de dispersion 3D en Python
• Activer l'interactivité du nuage de points
• Importer le nuage de points 3D de Python vers LuckyTemplates
• Ajout de filtres dimensionnels dans LuckyTemplates
• Conclusion

Construire l'ensemble de données et les variables en Python

Ouvrez votre bloc-notes Jupyter .

La première étape consiste à importer les packages. Pour cet exemple, les packages pandas, numpy, seaborn, matplotlib.plypot et Axes3D sont utilisés. Ils sont enregistrés en tant que variables pour faciliter leur utilisation dans le code.

Les packages pandas et numpy sont fondamentaux pour la manipulation des données. Et seaborn est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui fournit une interface de haut niveau pour dessiner des graphiques statistiques attrayants et informatifs.

Le package matplotlib.plypot est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui est utilisée pour créer une large gamme de visualisations statiques, animées et interactives en Python. Et enfin, le package Axes3D vous permet de transformer le graphique en une figure en 3 dimensions.

Après avoir importé les packages, l'étape suivante consiste à charger l'ensemble de données. Dans ce cas, le jeu de données Seaborn Diamond est utilisé et enregistré en tant que variable df .

Si vous souhaitez voir à quoi ressemble l'ensemble de données, créez une autre cellule et exécutez df.head() . Vous pourrez alors voir les dimensions et les métriques à l'intérieur de l'ensemble de données de diamant.

Pour définir les variables x, y et z de votre graphique, suivez la syntaxe variable = dataset['dimension'] comme indiqué ci-dessous :

Créer la figure de diagramme de dispersion 3D en Python

Pour créer la figure 3D, utilisez la variable matplotlib . Ensuite, entre parenthèses, choisissez les mesures du graphique que vous souhaitez personnaliser.

Si vous souhaitez formater la taille de la figure, par exemple, vous devez utiliser la métrique figsize , puis spécifier la taille souhaitée.

Pour définir vos axes, utilisez le jeu de données Axes3D et encapsulez la variable 'fig' entre parenthèses. Cela transforme cette variable en fonction. Ensuite, utilisez la fonction fig.add_axes() pour ajouter les axes que vous avez définis dans la figure.

Lorsque vous exécutez le code, vous obtenez un graphique 3D vierge.

Pour créer le nuage de points, utilisez la fonction de dispersion et écrivez les trois axes que vous avez définis précédemment.

Si vous exécutez le code, vous obtiendrez maintenant un nuage de points 3D de base.

Si vous souhaitez modifier la mise en forme de votre nuage de points, revenez à la dernière ligne de code. Après le dernier axe, appuyez sur SHIFT+TAB . Cela ouvrira un menu déroulant contenant une liste des différents changements de formatage que vous pouvez effectuer sur le tracé.

Vous pouvez définir la couleur, la taille et la forme de chaque axe. L' option cmap vous permet de choisir un thème de couleur pour tous vos axes au lieu de les spécifier un par un.

Vous pouvez également ajouter des étiquettes d'axe en suivant la syntaxe ci-dessous :

Le format du nuage de points dépend entièrement de la façon dont vous voulez que le graphique final ressemble. Lorsque vous exécutez le code de cet exemple, voici comment il apparaît :

Activer l'interactivité du nuage de points

L'étape suivante consiste à rendre le nuage de points 3D interactif. Notez que cette fonctionnalité n'est disponible que dans le bloc-notes jupyter.

Pour rendre vos graphiques interactifs, utilisez la commande %matplotlib notebook .

Lorsque vous exécutez le code, vous verrez que le nuage de points a maintenant été ajouté avec des contrôles qui vous permettent de modifier la perspective et la taille du graphique.

Outre les commandes, il existe également des informations concernant la position x, y, z d'un point de tracé spécifique en fonction de l'endroit où le curseur de votre souris est placé.

Si vous souhaitez que votre nuage de points apparaisse dans un point de vue spécifique chaque fois que vous l'exécutez, vous pouvez utiliser les commandes ax.azim ou ax.elev .

Importer le nuage de points 3D de Python vers LuckyTemplates

Une fois que vous êtes satisfait de l'apparence de votre nuage de points, l'étape suivante consiste à l'importer du bloc-notes jupyter vers LuckyTemplates.

Ouvrez votre bureau LuckyTemplates et accédez à l' onglet Accueil . Sélectionnez Obtenir des données > Plus .

Dans l' assistant Obtenir des données , recherchez l' option de script Python , puis cliquez sur Connecter .

Copiez le code de votre jeu de données dans le bloc-notes Jupyter et collez-le dans la zone de texte Script de LuckyTemplates. Cliquez ensuite sur OK .

Cliquez sur le jeu de données et sélectionnez Charger .

Le jeu de données de votre code Python est désormais visible dans LuckyTemplates sous le volet Champs.

Pour les présenter dans un visuel, cliquez sur l' option visuelle Python sous le volet Visualisation, puis activez les visuels de script .

Ensuite, sélectionnez les données du volet Champs que vous souhaitez afficher dans votre nuage de points. Il est recommandé d'importer toutes les données car cela vous permet d'étendre le jeu de données et d'activer d'autres fonctionnalités disponibles dans LuckyTemplates.

Une fois cela fait, retournez sur votre notebook Jupyter et copiez votre code (hors point de vue). Collez ceci dans l' éditeur de script Python dans LuckyTemplates.

Avant d'exécuter le code, vous devez apporter quelques modifications. Étant donné que les jeux de données dans LuckyTemplates sont appelés jeu de données par défaut, vous devez commenter la variable df et, à la place, attribuer df comme jeu de données.

Et enfin, écrivez la fonction plt.show() afin que le nuage de points puisse être affiché dans le bureau LuckyTemplates.

Voici à quoi ressemble votre nuage de points 3D dans LuckyTemplates.

Ajout de filtres dimensionnels dans LuckyTemplates

L'avantage de LuckyTemplates est qu'il vous permet de créer des visualisations dynamiques . Vous pouvez ajouter des filtres dimensionnels à votre nuage de points 3D afin de contrôler les données affichées dans la visualisation.

Faites glisser un champ de votre choix dans le canevas LuckyTemplates, puis transformez-le en filtre à l'aide de l' option Slicer dans le volet Visualisation .

Les données du tracé 3D varieront alors en fonction de l'option que vous sélectionnez dans le segment. Vous pouvez ajouter d'autres dimensions et filtres dans la visualisation de votre rapport LuckyTemplates en fonction de vos préférences ou de vos exigences.

Ensuite, vous pouvez formater votre slicer et le transformer en boutons. Vous pouvez également créer une zone de texte qui affiche l'option de segment que vous avez sélectionnée.

Conclusion

La création d'un nuage de points 3D à l'aide de Python dans LuckyTemplates est un moyen puissant de visualiser des données avec trois variables. Il vous permet d'identifier des modèles et des tendances dans les données et peut être personnalisé pour répondre aux besoins de votre cas d'utilisation spécifique.

De plus, transformer le nuage de points en une visualisation dynamique dans LuckyTemplates est un excellent moyen de créer des tableaux de bord interactifs qui permettent aux utilisateurs d'explorer et d'afficher les données qui les concernent.

Dans l'ensemble, l'utilisation de Python dans LuckyTemplates vous permet de personnaliser vos visualisations et de créer des graphiques et des tracés personnalisés qui ne sont pas disponibles dans les options de visualisation intégrées. Il est parfait pour la manipulation et l'analyse des données, et peut être utilisé pour nettoyer, transformer et analyser les données avant qu'elles ne soient visualisées dans LuckyTemplates.

Tous mes vœux,