Crea un grafico a dispersione 3D utilizzando Python in LuckyTemplates

In questo tutorial imparerai come creare un grafico a dispersione tridimensionale (3D) usando Python in LuckyTemplates. è un linguaggio di programmazione ampiamente utilizzato per l'analisi e la visualizzazione dei dati. È un potente strumento per creare grafici e grafici interattivi. Puoi guardare il video completo di questo tutorial in fondo a questo blog.

Un grafico a dispersione 3D è una rappresentazione visiva dei punti dati su un grafico tridimensionale. È utile per visualizzare le relazioni tra tre variabili e può essere utilizzato per identificare modelli e tendenze nei dati.

Alla fine di questo blog, sarai in grado di creare un grafico a dispersione 3D simile a questo:

Il grafico risultante avrà un'affettatrice incorporata che ti consente di scegliere tra diversi livelli di dati. L'esempio ha utilizzato un set di dati sui diamanti composto dalla dimensione della carota, dal prezzo e dalla profondità del diamante.

Sommario

• Costruisci il set di dati e le variabili in Python
• Crea la figura del grafico a dispersione 3D in Python
• Abilita l'interattività del grafico a dispersione
• Importa il grafico a dispersione 3D da Python a LuckyTemplates
• Aggiunta di filtri dimensionali in LuckyTemplates
• Conclusione

Costruisci il set di dati e le variabili in Python

Apri il tuo taccuino Jupyter .

Il primo passo è importare i pacchetti. Per questo esempio vengono utilizzati i pacchetti pandas, numpy, seaborn, matplotlib.plypot e Axes3D. Vengono salvate come variabili per semplificarne l'utilizzo nel codice.

I pacchetti panda e numpy sono fondamentali per la manipolazione dei dati. E seaborn è una libreria di visualizzazione dei dati in Python che fornisce un'interfaccia di alto livello per disegnare grafici statistici accattivanti e informativi.

Il pacchetto matplotlib.plypot è una libreria di visualizzazione dei dati in Python utilizzata per creare un'ampia gamma di visualizzazioni statiche, animate e interattive in Python. Infine, il pacchetto Axes3D consente di trasformare il grafico in una figura tridimensionale.

Dopo aver importato i pacchetti, il passaggio successivo consiste nel caricare il set di dati. In questo caso, il set di dati del diamante nato dal mare viene utilizzato e salvato come variabile df .

Se vuoi vedere come appare il set di dati, crea un'altra cella ed esegui df.head() . Sarai quindi in grado di vedere le dimensioni e le metriche all'interno del set di dati del diamante.

Per impostare le variabili x, yez del tuo grafico, segui la sintassi variable = dataset['dimension'] come mostrato di seguito:

Crea la figura del grafico a dispersione 3D in Python

Per creare la figura 3D, usa la variabile matplotlib . Quindi, all'interno delle parentesi, scegli le metriche del grafico che desideri personalizzare.

Se si desidera formattare la dimensione della figura, ad esempio, è necessario utilizzare la metrica figsize e quindi specificare la dimensione desiderata.

Per definire i tuoi assi, utilizza il set di dati Axes3D e incapsula la variabile "fig" tra parentesi. In questo modo si trasforma questa variabile in una funzione. Quindi, usa la funzione fig.add_axes() per aggiungere gli assi che hai definito nella figura.

Quando esegui il codice, otterrai un grafico 3D vuoto.

Per creare il grafico a dispersione, utilizzare la funzione scatter e scrivere i tre assi definiti in precedenza.

Se esegui il codice, ora otterrai un grafico a dispersione 3D di base.

Se desideri apportare modifiche alla formattazione del grafico a dispersione, torna all'ultima riga di codice. Dopo l'ultimo asse, premere MAIUSC+TAB . Si aprirà un menu a discesa contenente un elenco delle diverse modifiche di formattazione che è possibile eseguire sul grafico.

È possibile definire il colore, la dimensione e la forma di ciascun asse. L' opzione cmap ti consente di scegliere un tema colore per tutti i tuoi assi invece di specificarli uno per uno.

Puoi anche aggiungere etichette degli assi seguendo la sintassi seguente:

Il formato del grafico a dispersione dipende interamente da come si desidera che appaia il grafico finale. Quando esegui il codice in questo esempio, ecco come apparirà:

Abilita l'interattività del grafico a dispersione

Il passaggio successivo consiste nel rendere interattivo il grafico a dispersione 3D. Si noti che questa funzione è disponibile solo nel notebook jupyter.

Per rendere i tuoi grafici interattivi, usa il comando %matplotlib notebook .

Quando esegui il codice, vedrai che il grafico a dispersione è stato ora aggiunto con controlli che ti consentono di modificare la prospettiva e le dimensioni del grafico.

Oltre ai controlli, ci sono anche informazioni riguardanti la posizione x, y, z di un punto specifico del grafico a seconda di dove è posizionato il cursore del mouse.

Se vuoi che il tuo grafico a dispersione appaia in un punto di vista specifico ogni volta che lo esegui, puoi usare i comandi ax.azim o ax.elev .

Importa il grafico a dispersione 3D da Python a LuckyTemplates

Una volta che si è soddisfatti dell'aspetto del grafico a dispersione, il passaggio successivo consiste nell'importarlo da jupyter notebook a LuckyTemplates.

Apri il desktop di LuckyTemplates e vai alla scheda Home . Seleziona Ottieni dati > Altro .

Nella procedura guidata Ottieni dati , cerca l' opzione dello script Python e quindi fai clic su Connetti .

Copia il codice dal set di dati nel notebook Jupyter e incollalo nella casella di testo Script di LuckyTemplates. Quindi, fare clic su OK .

Fare clic sul set di dati e selezionare Carica .

Il set di dati del codice Python può ora essere visualizzato in LuckyTemplates nel riquadro Campi.

Per presentarli in un oggetto visivo, fai clic sull'opzione oggetto visivo Python nel riquadro Visualizzazione e quindi abilita gli oggetti visivi script .

Successivamente, seleziona i dati dal riquadro Campi che desideri vengano visualizzati nel grafico a dispersione. Si consiglia di inserire tutti i dati in quanto consente di espandere il set di dati e abilitare altre funzionalità disponibili in LuckyTemplates.

Al termine, torna al tuo notebook Jupyter e copia il tuo codice (escluso il punto di vista). Incollalo nell'editor di script Python in LuckyTemplates.

Prima di eseguire il codice, è necessario apportare alcune modifiche. Poiché i set di dati in LuckyTemplates sono chiamati set di dati per impostazione predefinita, è necessario commentare la variabile df e assegnare invece df come set di dati.

Infine, scrivi la funzione plt.show() in modo che il grafico a dispersione possa essere visualizzato nel desktop di LuckyTemplates.

Ecco come appare il grafico a dispersione 3D in LuckyTemplates.

Aggiunta di filtri dimensionali in LuckyTemplates

Il bello di LuckyTemplates è che ti consente di creare visualizzazioni dinamiche . È possibile aggiungere filtri dimensionali al grafico a dispersione 3D in modo da poter controllare quali dati vengono visualizzati nella visualizzazione.

Trascina un campo di tua scelta nell'area di disegno di LuckyTemplates, quindi trasformalo in un filtro utilizzando l' opzione Slicer nel riquadro Visualizzazione .

I dati nel grafico 3D varieranno quindi a seconda dell'opzione selezionata nell'affettatrice. Puoi aggiungere altre dimensioni e filtri alla visualizzazione del report di LuckyTemplates in base alle tue preferenze o requisiti.

Successivamente, puoi formattare il tuo slicer e trasformarlo in pulsanti. Puoi anche creare una casella di testo che mostri l'opzione affettatrice selezionata.

Conclusione

La creazione di un grafico a dispersione 3D utilizzando Python in LuckyTemplates è un modo efficace per visualizzare i dati con tre variabili. Ti consente di identificare modelli e tendenze nei dati e può essere personalizzato per soddisfare le esigenze del tuo caso d'uso specifico.

Inoltre, trasformare il grafico a dispersione in una visualizzazione dinamica in LuckyTemplates è un ottimo modo per creare dashboard interattivi che consentano agli utenti di esplorare e visualizzare i dati rilevanti per loro.

Nel complesso, l'utilizzo di Python in LuckyTemplates consente di personalizzare le visualizzazioni e creare grafici e grafici personalizzati che non sono disponibili nelle opzioni di visualizzazione predefinite. È perfetto per la manipolazione e l'analisi dei dati e può essere utilizzato per pulire, trasformare e analizzare i dati prima che vengano visualizzati in LuckyTemplates.

Ti auguro il meglio,