Creați diagramă de dispersie 3D utilizând Python în LuckyTemplates

În acest tutorial, veți învăța cum să creați un grafic de dispersie tridimensional (3D) folosind Python în LuckyTemplates. este un limbaj de programare care este utilizat pe scară largă pentru analiza și vizualizarea datelor. Este un instrument puternic pentru crearea de diagrame și diagrame interactive. Puteți viziona videoclipul complet al acestui tutorial în partea de jos a acestui blog.

Un grafic de dispersie 3D este o reprezentare vizuală a punctelor de date pe un grafic tridimensional. Este util pentru afișarea relațiilor dintre trei variabile și poate fi folosit pentru a identifica modele și tendințe în date.

Până la sfârșitul acestui blog, veți putea crea un grafic de dispersie 3D care arată astfel:

Graficul rezultat va avea un slicer încorporat care vă permite să alegeți între diferite straturi de date. Exemplul a folosit un set de date diamant compus din dimensiunea morcovului, prețul și adâncimea diamantului.

Cuprins

• Construiți setul de date și variabilele în Python
• Creați figura de dispersie 3D în Python
• Activați interactivitatea diagramei de dispersie
• Importați diagrama de dispersie 3D din Python în LuckyTemplates
• Adăugarea filtrelor dimensionale în LuckyTemplates
• Concluzie

Construiți setul de date și variabilele în Python

Deschideți caietul Jupyter .

Primul pas este să importați pachetele. Pentru acest exemplu, sunt utilizate pachetele panda, numpy, seaborn, matplotlib.plypot și Axes3D. Sunt salvate ca variabile pentru a le face mai ușor de utilizat în cod.

Pachetele panda și numpy sunt fundamentale pentru manipularea datelor. Și seaborn este o bibliotecă de vizualizare a datelor în Python care oferă o interfață de nivel înalt pentru desenarea graficelor statistice atractive și informative.

Pachetul matplotlib.plypot este o bibliotecă de vizualizare a datelor în Python care este folosită pentru a crea o gamă largă de vizualizări statice, animate și interactive în Python. Și, în sfârșit, pachetul Axes3D vă permite să transformați graficul ca o figură tridimensională.

După importarea pachetelor, următorul pas este încărcarea setului de date. În acest caz, setul de date seaborn diamant este utilizat și salvat ca variabila df .

Dacă doriți să vedeți cum arată setul de date, creați o altă celulă și rulați df.head( ) . Apoi, veți putea vedea dimensiunile și valorile din setul de date diamant.

Pentru a seta variabilele x, y și z ale graficului dvs., urmați variabila de sintaxă = dataset['dimension'], așa cum se vede mai jos:

Creați figura de dispersie 3D în Python

Pentru a crea figura 3D, utilizați variabila matplotlib . Apoi, între paranteze, alegeți valorile graficului pe care doriți să-l personalizați.

Dacă doriți să formatați dimensiunea figurii, de exemplu, trebuie să utilizați metrica figsize și apoi să specificați dimensiunea dorită.

Pentru a vă defini axele, utilizați setul de date Axes3D și încapsulați variabila „fig” în paranteză. Procedând astfel, această variabilă se transformă într-o funcție. Apoi, utilizați funcția fig.add_axes( ) pentru a adăuga axele pe care le-ați definit în figură.

Când rulați codul, veți obține un grafic 3D gol.

Pentru a crea graficul de împrăștiere, utilizați funcția de împrăștiere și scrieți cele trei axe pe care le-ați definit mai devreme.

Dacă rulați codul, veți obține acum un grafic de dispersie 3D de bază.

Dacă doriți să faceți modificări de formatare a graficului dvs. de dispersie, reveniți la cea mai recentă linie de cod. După ultima axă, apăsați SHIFT+TAB . Acest lucru va deschide un meniu derulant care conține o listă a diferitelor modificări de formatare pe care le puteți efectua pe diagramă.

Puteți defini culoarea, dimensiunea și forma fiecărei axe. Opțiunea cmap vă permite să alegeți o temă de culoare pentru toate axele dvs. în loc să le specificați una câte una.

De asemenea, puteți adăuga etichete de axe urmând sintaxa de mai jos:

Formatul diagramei de dispersie depinde în întregime de modul în care doriți să arate graficul final. Când rulați codul din acest exemplu, acesta este modul în care va apărea:

Activați interactivitatea diagramei de dispersie

Următorul pas este să faceți graficul de dispersie 3D interactiv. Rețineți că această funcție este disponibilă numai în jupyter notebook.

Pentru a face graficele interactive, utilizați comanda %matplotlib notebook .

Când rulați codul, veți vedea că diagrama de dispersie a fost acum adăugată cu controale care vă permit să schimbați perspectiva și dimensiunea graficului.

Pe lângă controale, există și informații despre poziția x, y, z a unui anumit punct de grafic, în funcție de locul în care este plasat cursorul mouse-ului.

Dacă doriți ca graficul dvs. să apară într-un anumit punct de vedere ori de câte ori îl executați, puteți utiliza comenzile ax.azim sau ax.elev .

Importați diagrama de dispersie 3D din Python în LuckyTemplates

Odată ce sunteți mulțumit de modul în care arată graficul dvs. de dispersie, următorul pas este să îl importați din jupyter notebook în LuckyTemplates.

Deschideți desktopul LuckyTemplates și accesați fila Acasă . Selectați Obțineți date > Mai multe .

În expertul Obține date , căutați opțiunea de script Python și apoi faceți clic pe Conectare .

Copiați codul din setul de date în blocnotesul Jupyter și inserați-l în caseta de text Script de la LuckyTemplates. Apoi, faceți clic pe OK .

Faceți clic pe setul de date și selectați Încărcare .

Setul de date din codul dvs. python poate fi văzut acum în LuckyTemplates sub panoul Câmpuri.

Pentru a le prezenta într-o imagine vizuală, faceți clic pe opțiunea vizuală Python din panoul Vizualizare și apoi activați elementele vizuale de script .

Apoi, selectați datele din panoul Câmpuri pe care doriți să le afișați în diagrama de dispersie. Este recomandat să introduceți toate datele, deoarece vă permite să extindeți setul de date și să activați alte funcționalități disponibile în LuckyTemplates.

După ce ați terminat, întoarceți-vă la caietul Jupyter și copiați codul (excluzând punctul de vedere). Lipiți acest lucru în editorul de script Python din LuckyTemplates.

Înainte de a rula codul, trebuie să faceți câteva modificări. Deoarece seturile de date din LuckyTemplates sunt numite set de date în mod implicit, trebuie să comentați variabila df și, în schimb, să atribuiți df ca set de date.

Și, în sfârșit, scrieți funcția plt.show() astfel încât diagrama de dispersie să poată fi vizualizată în desktopul LuckyTemplates.

Așa arată acum diagrama de dispersie 3D în LuckyTemplates.

Adăugarea filtrelor dimensionale în LuckyTemplates

Lucrul minunat despre LuckyTemplates este că vă permite să faceți vizualizări dinamice . Puteți adăuga filtre dimensionale la graficul dvs. de dispersie 3D, astfel încât să puteți controla ce date sunt afișate în vizualizare.

Trageți un câmp la alegere în pânza LuckyTemplates, apoi transformați-l într-un filtru utilizând opțiunea Slicer din panoul de vizualizare .

Datele din graficul 3D vor varia apoi în funcție de opțiunea pe care o selectați în slicer. Puteți adăuga alte dimensiuni și filtre în vizualizarea raportului LuckyTemplates, în funcție de preferințele sau cerințele dvs.

După aceea, puteți formata dispozitivul de tăiere și îl puteți transforma în butoane. De asemenea, puteți crea o casetă de text care arată opțiunea de tăiere pe care ați selectat-o.

Concluzie

Crearea unui grafic de dispersie 3D folosind Python în LuckyTemplates este o modalitate puternică de a vizualiza datele cu trei variabile. Vă permite să identificați modele și tendințe în date și poate fi personalizat pentru a se potrivi nevoilor cazului dumneavoastră de utilizare specific.

Mai mult, transformarea graficului de dispersie într-o vizualizare dinamică în LuckyTemplates este o modalitate excelentă de a crea tablouri de bord interactive care permit utilizatorilor să exploreze și să vizualizeze date relevante pentru ei.

În general, utilizarea Python în LuckyTemplates vă permite să vă personalizați vizualizările și să creați diagrame și diagrame personalizate care nu sunt disponibile în opțiunile de vizualizare încorporate. Este perfect pentru manipularea și analiza datelor și poate fi folosit pentru a curăța, transforma și analiza date înainte de a fi vizualizate în LuckyTemplates.

Toate cele bune,