Da Diagrammi di Sankey E trame di ragni A trame di crestaquesto articolo comprende varie visualizzazioni, ciascuna con casi d'uso e approfondimenti unici.
12 ore fa
“Lascia che il set di dati cambi la tua mentalità.” – Hans Rosling
Ogni data scientist sa che i grafici sono cruciali per le loro storie di dati. Gli sviluppatori Python hanno la fortuna di lavorare con un linguaggio che offre una ricca raccolta di trame. Questo articolo dimostrerà questa ricchezza discutendo casi d'uso che coinvolgono visualizzazioni meno conosciute come Sankey diagrammi, trame di cresta, inserti, grafici a ragno e grafici wordcloud. Discuteremo anche gli usi per rappresentazioni grafiche più familiari, come ad esempio spargere E sbarra trame. La maggior parte dei grafici utilizzerà il Matplotlib, Seaborn e Plotly Librerie Python.
Utilizzeremo attributi quali forma, dimensione, colore, direzione, dimensione dell'area e area del simbolo-marcatore per creare grafici per dieci diversi casi d'uso. In ogni caso d'uso, il nostro obiettivo è creare visualizzazioni efficaci, efficienti ed estetiche. Descriviamo cosa intendiamo con queste parole nel contesto delle trame: (a) Efficace: Tutte le informazioni da comunicare sono contenute nel grafico (b) Efficiente. Nel grafico non sono contenuti dati ridondanti. (c) Estetico. Il grafico presenta i dati in modo chiaro, gradevole anche visivamente e accattivante. Tutti i grafici in questo articolo sono 2D perché, in termini di efficienza ed efficacia, i grafici 2D sono più chiari e più facili da comprendere rispetto a quelli 3D e le distanze sono più facili da rappresentare in 2D. Verrà inoltre presentato il codice per ciascun caso d'uso e verranno discussi i punti importanti del codice e dei grafici.
Caso d'uso 1. Diagramma di Sankey per la descrizione del flusso di scambi di studenti tra università.
Questi diagrammi sono molto utili per mostrare come fluiscono le risorse. Il codice seguente mostra l'implementazione del nostro caso d'uso. Il carattere “A” indica la prima Università e il carattere “B” la seconda. I numeri 3,4,5 indicano rispettivamente dipartimenti diversi, ovvero {Statistica, Matematica, Fisica}. Il diagramma viene creato alla riga 25, con il 'nodo' e il 'link' che sono dizionari. Il “nodo” utilizza un oggetto “etichetta” costituito dagli unici “Dipartimenti”, mentre il…
Fonte: towardsdatascience.com
