Cara Membuat Plot Koordinat Selari Dalam Python

Plot koordinat selari ialah alat visualisasi berguna yang digunakan untuk menunjukkan hubungan antara berbilang pembolehubah yang berkongsi data berangka yang sama. Dalam LuckyTemplates, plot ini dibuat dengan kod Python yang sangat mudah yang boleh anda gunakan dan mudah dibuat serta digayakan. 

Dalam blog hari ini, kita akan belajar cara membuat plot koordinat berbilang variasi atau selari menggunakan Python . Kami akan melalui proses langkah demi langkah, daripada menyediakan data kepada menyesuaikan plot untuk kebolehbacaan yang lebih baik. Anda boleh menonton video penuh tutorial ini di bahagian bawah blog ini . 

Isi kandungan

• Plot Koordinat Selari Dalam Python: Contoh 1
  • Kod Python Plot
  • Membuat Plot Dalam Python
  • Menunjukkan Plot Dalam Python
• Plot Koordinat Selari Dalam Python: Contoh 2
  • Kod Python Set Data
  • Menggayakan Plot Dalam Python
• Kesimpulan

Plot Koordinat Selari Dalam Python: Contoh 1

Ini adalah plot pertama kami. Ia menunjukkan tiga pembolehubah kami—Pembolehubah A, B dan C, dan dua baris yang mewakili Item 1 dan 2. 

Ini bermakna kami mempunyai dua set data, satu untuk Item 1 dan satu lagi untuk Item 2. Dan untuk setiap set data, kami mempunyai tiga pembolehubah kami. 

Mari lihat data untuk lebih memahami cara plot itu distrukturkan. 

Mulakan dengan menyerlahkan graf. Klik Data. 

Jadual dengan data yang sangat mudah akan muncul. Ia dicipta menggunakan pilihan jadual sisip. Kita dapat melihat bahawa dalam lajur terdapat Pembolehubah A, B dan C untuk setiap item yang diasingkan dalam setiap baris.

Kami mempunyai data yang mudah, tetapi kami boleh mengubahnya menjadi sesuatu yang sangat menarik. Sebagai contoh, dalam plot kami, kami boleh menentukan bahawa hubungan antara data adalah agak "rendah." 

Untuk menggambarkan, kita boleh membandingkan plot ini dengan data kita. Pembolehubah B dalam Item 1 ialah 100 dan 115 dalam Item 2, seperti yang ditunjukkan dalam graf. 

Kita juga boleh mengenal pasti bagaimana item dan pembolehubah berkaitan. Sebagai contoh, kita boleh melihat dengan mudah bahawa Pembolehubah A adalah lebih rendah daripada B, dan bahawa C adalah yang paling rendah antara ketiga-tiganya.

Kod Python Plot

Sekarang mari kita teruskan dengan kod Python yang digunakan untuk plot sebenar. 

Mulakan dengan memilih visual Python daripada anak tetingkap Visualisasi . 

Serlahkan graf pertama kami untuk membuka editor skrip Python . 

Pertama, kami mengimport matplotlib.pyplot dan menyimpannya sebagai plt pembolehubah. 

Kemudian, kami bawakan ciri panda.plotting . Pandas berfungsi sebagai perpustakaan manipulasi data dalam LuckyTemplates. Ia digunakan terutamanya untuk memanipulasi data, tetapi ia juga mempunyai ciri merancang.

Mari kita import parallel_coordinates daripada panda.plotting . Parallel_coordinates akan menjadi fungsi utama untuk mencipta graf. 

Membuat Plot Dalam Python

Dalam baris 13, kami mendokumentasikan perkara yang akan kami lakukan dengan menulis # buat plot.

Kami menggunakan parallel_coordinates dan lulus dalam set data. 

Dalam baris 3, kita boleh melihat set data dicipta menggunakan fungsi panda.DataFrame ( ) . Kemudian, kami menambah Item, Pembolehubah A, Pembolehubah B dan Pembolehubah C, yang kemudiannya ditunjukkan dalam senarai Nilai kami . 

Dalam baris 4, set data dinyahduplikasi menggunakan dataset.drop_duplicates ( ).

Kita boleh pergi ke anak tetingkap Visualisasi untuk melihat Nilai yang kami tambah.

Mengalih keluar mana-mana nilai ini akan menjejaskan visual kita. Sebagai contoh, jika kami mengalih keluar Pembolehubah C, koordinat akan berubah dengan sewajarnya, menunjukkan kepada kami cara Nilai berfungsi . 

Mari bawa kembali Pembolehubah C kami dengan menandakan kotak di sebelahnya di bawah Data dalam anak tetingkap Medan .

Seterusnya, masukkan fungsi parallel_coordinates yang mengambil beberapa hujah yang berbeza. Dalam kes kami, ia memerlukan set data dan Item, yang akan memberikan jenis dan dimensi daripada set data kami.

Jika kami mengalih keluar Item daripada fungsi kami dan menjalankannya, visual tidak akan berfungsi.

Kami akan mendapat ralat skrip Python yang mengatakan bahawa fungsi parallel_coordinates ( ) tiada 1 hujah kedudukan yang diperlukan, iaitu class_column . 

Jadi mari tambah Item kembali. Kerana ia adalah kedudukan, kita tidak perlu menulis koordinat kelas. Kita boleh menjalankan kod setelah selesai. 

Menunjukkan Plot Dalam Python

Langkah seterusnya ialah menunjukkan plot, jadi dalam baris 16, kami mendokumentasikan apa yang akan kami lakukan dengan menulis # tunjukkan plot.

Ingat bahawa kami mengimport matplotlib.pyplot lebih awal dan menyimpannya sebagai plt. Kami melakukannya kerana kami memerlukan fungsi plt.show( ) untuk menunjukkan plot kami. 

Plot Koordinat Selari Dalam Python: Contoh 2

Plot kedua kami ialah set data iris yang menunjukkan petal_length, petal_width, sepal_length dan sepal_width. Ia mempunyai gaya yang lebih sedikit berbanding dengan graf pertama. 

Set data ini telah dibuat dengan kod Python. 

Untuk melihat data kami, klik Transform data dan pergi ke iris_dataset. 

Set data mengandungi lajur untuk dimensi— panjang sepal , lebar sepal , panjang kelopak dan lebar kelopak . Ia juga mempunyai lajur untuk jenis spesies . 

Kod Python Set Data

Data kami dibawa masuk dengan mudah menggunakan kod Python. Pergi ke Sumber untuk menunjukkan skrip Python. 

Kod Python kami hanya mempunyai dua baris. Dalam baris pertama, kami mengimport seaborn dan menyimpannya sebagai sns berubah-ubah . Kami menamakan set data kami sebagai iris_dataset dan menggunakan pembolehubah sns untuk memuatkan set data menggunakan fungsi sns.load_dataset('iris') . 

Klik OK untuk mendapatkan data yang telah kami lihat di atas. Navigasi melalui data dan setelah selesai, kami boleh menutup set data dengan pergi ke Tutup & Guna > Tutup . 

Menggayakan Plot Dalam Python

Untuk membuka editor skrip Python untuk graf kami yang lebih bergaya, klik plot kedua kami.

Kita mulakan dengan mengimport matplotlib.pyplot sebagai plt. 

Kemudian, kami menggunakan fungsi plt.style.use ('dark_background') untuk menggayakan visual. 

Kami boleh menyesuaikan latar belakang dengan mudah berdasarkan gaya pilihan kami menggunakan rujukan helaian Gaya matplotlib . Dalam kes kami, kami menggunakan latar belakang gelap.

Mari cuba juga menggunakan ggplot , iaitu gaya yang biasa digunakan.

Jika kita menjalankannya, ia akan memberikan kita visual yang kelihatan seperti ini. 

Kemudian, muatkan fungsi panda untuk graf dengan mengimport parallel_coordinates daripada pandas.plotting. 

Untuk membuat plot, kami membawa masuk set data dan menetapkan spesies kami sebagai kelas . 

Berbanding plot pertama kami, kami menambah parameter tambahan iaitu peta warna untuk mendapatkan warna yang berbeza. Lulus dengan menggunakan pembolehubah matplotlib, plt.get_cmap. 

Terdapat banyak pembolehubah warna matplotlib untuk dipilih dalam rujukan Colormap matplotlib .

Sebagai contoh, kami sedang menggunakan Set 2 daripada peta warna Kualitatif tetapi kami juga boleh menukarnya kepada warna lain, seperti hsv daripada peta warna Kitaran. 

Klik jalankan untuk mendapatkan plot yang kelihatan seperti ini. 

Hsv tidak kelihatan begitu baik pada data kami, tetapi kami boleh bermain-main sehingga kami menemui peta warna yang paling sesuai untuk plot kami. 

Korelasi Python: Panduan Mencipta
Set Data Visual Dalam Panda Dengan ProfileReport() | Python In LuckyTemplates
Seaborn Fungsi Dalam Python Untuk Memvisualisasikan Taburan Pembolehubah

Kesimpulan

Dalam tutorial ini, kami telah membincangkan asas-asas mencipta plot koordinat selari dalam Python. Kami telah melalui proses menyediakan data, mencipta plot dan menyesuaikan plot untuk kebolehbacaan yang lebih baik. 

Plot koordinat selari ialah alat yang berkuasa untuk menggambarkan data berdimensi tinggi dan boleh digunakan dalam pelbagai bidang termasuk kewangan, kejuruteraan dan pembelajaran mesin. Sekarang kita tahu cara membuat plot koordinat selari dalam Python , kita boleh mula menggunakannya untuk lebih memahami dan menggambarkan data kita sendiri.

Semua yang terbaik,

Gaelim Holland