Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、 LuckyTemplatesレポートの散布図を作成する方法を学習します。これは、デカルト座標を使用して 2 つ以上の変数のデータを示すグラフです。これを使用して、さまざまなカテゴリ間の関係を監視できます。
目次
Charticulator で散布図を作成する
これは、再作成するサンプル散布図です。
まず、データセットを作成してCharticulatorにエクスポートする必要があります。このグラフの場合、データセットには 2 つのメジャーと 1 つのカテゴリが含まれています。使用された尺度は、カテゴリベンダーとともに、ダウンタイム時間別の総欠陥数と高リスク ベンダーでした。
3 つの点をクリックし、[データのエクスポート] を選択してデータをエクスポートします。次に、charticulator.comにアクセスし、「Launch Charticulator」をクリックします。
エクスポートされたデータセットを見つけて開き、「完了」をクリックします。次に、Charticulator キャンバスに移動し、チャートの作成を開始できます。
総欠陥数と高リスクベンダーをダウンタイム時間ごとにX 軸と Y 軸にそれぞれ配置します。
次に、グリフ キャンバス内のマークの横にあるシンボルから円を移動します。
散布図の視覚化は次のようになります。
PlotSegment1 の Attributes を開き、両方の軸の Visible ボックスのチェックを外して、軸のラベルを非表示にします。
グラフ内の円に色を追加するには、Symbol1 の属性の [塗りつぶし] セクション内の 2 つのメジャーのいずれかを使用できます。この例では、シンボルの色に「ダウンタイム時間別の高リスクベンダー」が使用されています。
好みに応じて、カラー パレットを変更したり、シンボルの独自の色をカスタマイズしたりできます。
視覚化は次のようになります。
LuckyTemplates での散布図ファイルのインポート
散布図ファイルを保存し、LuckyTemplates Custom Visualにエクスポートします。
フィルター コンテキストの遷移が呼び出された場合でも軸が変更されないようにするには、[軸とスケール]設定の自動軸オプションのチェックを外します。最後に、グラフの視覚的な名前を作成します。完了したら、LuckyTemplates カスタム ビジュアルにエクスポートできます。
LuckyTemplates を開き、散布図ファイルをエクスポートします。[ビジュアライゼーション] の下にある 3 つの点または省略記号をクリックし、 [ファイルからビジュアルをインポート]を選択します。次に、ファイルを見つけて「開く」をクリックします。
散布図ファイルのビジュアル名を含む「Charticulator」リンクをクリックし、対応するメジャーとカテゴリーを「フィールド」セクションに配置します。
散布図の視覚化は次のようになります。背景、フォント、余白を好みに合わせて変更できます。
残っている唯一のことは、LuckyTemplates レポート内のグラフ間に対話機能を追加して、コンテキスト遷移を呼び出すことです。「フォーマット」タブに移動し、「インタラクションの編集」を選択します。次に、散布図で操作するビジュアルまたはチャートをクリックします。その後、優れたデータ生成ビジュアライゼーションが完成します。
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結論
散布図ではレポートに多くの情報が表示され、2 つの異なるカテゴリを観察できます。データ ポイントは座標を使用してプロットされ、レポート内の各変数間の関係を簡単に識別できます。
データを使用して Charticulator を調べて練習することで、散布図やその他のビジュアライゼーションの詳細を学びます。
ムダシル
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