Создание 3D-графика рассеяния с помощью Python в LuckyTemplates

В этом руководстве вы узнаете, как создать трехмерную (3D) точечную диаграмму с помощью Python в LuckyTemplates. — это язык программирования, который широко используется для анализа и визуализации данных. Это мощный инструмент для создания интерактивных графиков и диаграмм. Вы можете посмотреть полное видео этого урока в нижней части этого блога.

Трехмерная точечная диаграмма — это визуальное представление точек данных на трехмерном графике. Это полезно для отображения взаимосвязей между тремя переменными и может использоваться для выявления закономерностей и тенденций в данных.

К концу этого блога вы сможете создать трехмерную точечную диаграмму, которая выглядит следующим образом:

Результирующий график будет иметь встроенный слайсер, который позволит вам выбирать между различными слоями данных. В примере использовался набор данных алмазов, состоящий из размера моркови, цены и глубины алмаза.

Оглавление

• Создайте набор данных и переменные в Python
• Создайте фигуру 3D-графика рассеяния в Python
• Включить интерактивность точечной диаграммы
• Импорт 3D-графика рассеяния из Python в LuckyTemplates
• Добавление размерных фильтров в LuckyTemplates
• Заключение

Создайте набор данных и переменные в Python

Откройте блокнот Jupyter .

Первым шагом является импорт пакетов. В этом примере используются пакеты pandas, numpy, seaborn, matplotlib.plypot и Axes3D. Они сохраняются как переменные, чтобы упростить их использование в коде.

Пакеты pandas и numpy необходимы для манипулирования данными . А seaborn — это библиотека визуализации данных на Python, предоставляющая высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.

Пакет matplotlib.plypot — это библиотека визуализации данных на Python, которая используется для создания широкого спектра статических, анимированных и интерактивных визуализаций на Python. И, наконец, пакет Axes3D позволяет преобразовать график в трехмерную фигуру.

После импорта пакетов следующим шагом будет загрузка набора данных. В этом случае используется набор данных морских алмазов, который сохраняется как переменная df .

Если вы хотите посмотреть, как выглядит набор данных, создайте еще одну ячейку и запустите df.head() . После этого вы сможете увидеть размеры и показатели в наборе данных Diamond.

Чтобы установить переменные x, y и z вашего графика, следуйте синтаксису variable = dataset['dimension'] , как показано ниже:

Создайте фигуру 3D-графика рассеяния в Python

Чтобы создать трехмерную фигуру, используйте переменную matplotlib . Затем в скобках выберите показатели графика, которые вы хотите настроить.

Например, если вы хотите отформатировать размер фигуры, вам нужно использовать метрику figsize , а затем указать нужный размер.

Чтобы определить свои оси, используйте набор данных Axes3D и инкапсулируйте переменную fig в круглых скобках. Это преобразует эту переменную в функцию. Затем используйте функцию fig.add_axes() , чтобы добавить в фигуру оси, которые вы определили.

Когда вы запустите код, вы получите пустой трехмерный график.

Чтобы создать точечную диаграмму, используйте функцию рассеяния и запишите три оси, которые вы определили ранее.

Если вы запустите код, вы получите простой трехмерный точечный график.

Если вы хотите внести изменения в форматирование точечной диаграммы, вернитесь к последней строке кода. После последней оси нажмите SHIFT+TAB . Это откроет раскрывающееся меню, содержащее список различных изменений форматирования, которые вы можете выполнить на графике.

Вы можете определить цвет, размер и форму каждой оси. Параметр cmap позволяет вам выбрать цветовую тему для всех ваших осей вместо того, чтобы указывать их одну за другой.

Вы также можете добавить метки осей, следуя приведенному ниже синтаксису:

Формат точечной диаграммы полностью зависит от того, как вы хотите, чтобы окончательный график выглядел. Когда вы запустите код из этого примера, он будет выглядеть следующим образом:

Включить интерактивность точечной диаграммы

Следующим шагом является создание интерактивной трехмерной точечной диаграммы. Обратите внимание, что эта функция доступна только в блокноте Jupyter.

Чтобы сделать ваши графики интерактивными, используйте команду блокнота %matplotlib .

Когда вы запустите код, вы увидите, что точечная диаграмма теперь дополнена элементами управления, которые позволяют изменять перспективу и размер графика.

Помимо элементов управления, есть также информация о положении x, y, z конкретной точки графика в зависимости от того, где находится курсор мыши.

Если вы хотите, чтобы ваш точечный график появлялся в определенной точке обзора всякий раз, когда вы его запускаете, вы можете использовать команды ax.azim или ax.elev .

Импорт 3D-графика рассеяния из Python в LuckyTemplates

Как только вы будете удовлетворены тем, как выглядит ваша точечная диаграмма, следующим шагом будет импорт ее из блокнота jupyter в LuckyTemplates.

Откройте рабочий стол LuckyTemplates и перейдите на вкладку «Главная» . Выберите «Получить данные» > «Дополнительно» .

В мастере получения данных найдите вариант сценария Python и нажмите «Подключиться» .

Скопируйте код из набора данных в блокнот Jupyter и вставьте его в текстовое поле LuckyTemplates Script. Затем нажмите ОК .

Щелкните набор данных и выберите Загрузить .

Набор данных из вашего кода Python теперь можно увидеть в LuckyTemplates на панели «Поля».

Чтобы представить их в виде визуального элемента, щелкните параметр Визуальный элемент Python на панели Визуализация, а затем включите визуальные элементы сценария .

Затем выберите данные на панели «Поля», которые вы хотите отобразить на диаграмме рассеивания. Рекомендуется ввести все данные, поскольку это позволяет расширить набор данных и включить другие функции, доступные в LuckyTemplates.

После этого вернитесь в свой блокнот Jupyter и скопируйте свой код (исключая точку обзора). Вставьте это в редактор скриптов Python в LuckyTemplates.

Перед запуском кода необходимо внести несколько изменений. Поскольку наборы данных в LuckyTemplates по умолчанию называются наборами данных , вам необходимо закомментировать переменную df и вместо этого назначить df в качестве набора данных.

И, наконец, напишите функцию plt.show() , чтобы точечную диаграмму можно было просмотреть в LuckyTemplates Desktop.

Вот как теперь выглядит ваша 3D-диаграмма рассеяния в LuckyTemplates.

Добавление размерных фильтров в LuckyTemplates

Отличительной особенностью LuckyTemplates является то, что он позволяет создавать динамические визуализации . Вы можете добавить размерные фильтры к своей 3D-диаграмме рассеивания, чтобы контролировать, какие данные будут отображаться в визуализации.

Перетащите выбранное поле на холст LuckyTemplates, а затем превратите его в фильтр с помощью параметра «Срез» на панели «Визуализация» .

Затем данные на 3D-графике будут различаться в зависимости от параметра, выбранного в слайсере. Вы можете добавить другие параметры и фильтры в визуализацию отчета LuckyTemplates в зависимости от ваших предпочтений или требований.

После этого вы можете отформатировать свой слайсер и превратить его в кнопки. Вы также можете создать текстовое поле, которое показывает выбранный вами вариант среза.

Заключение

Создание трехмерной точечной диаграммы с помощью Python в LuckyTemplates — это эффективный способ визуализации данных с тремя переменными. Он позволяет выявлять закономерности и тенденции в данных и может быть настроен в соответствии с потребностями вашего конкретного варианта использования.

Кроме того, преобразование точечной диаграммы в динамическую визуализацию в LuckyTemplates — отличный способ создания интерактивных информационных панелей, которые позволяют пользователям исследовать и просматривать данные, которые им важны.

В целом, использование Python в LuckyTemplates позволяет настраивать визуализации и создавать собственные диаграммы и графики, недоступные во встроенных параметрах визуализации. Он идеально подходит для обработки и анализа данных и может использоваться для очистки, преобразования и анализа данных перед их визуализацией в LuckyTemplates.

Всего наилучшего,