什么是數(shù)據(jù)可視化工具?它都有哪些用處

2022-03-2622:34:29什么是數(shù)據(jù)可視化工具?它都有哪些用處已關(guān)閉評論



數(shù)據(jù)可視化工具簡介

數(shù)據(jù)可視化使用數(shù)據(jù)可視化工具(如matplotlib、tableau、fusion charts、QlikView、High charts、Plotly、D3)幫助處理和分析復(fù)雜信息。js等。由于這些工具有助于以圖表、圖形和地圖的形式獲得數(shù)據(jù)和信息的圖形化表示,因此數(shù)據(jù)可視化設(shè)計師可以使用這些工具輕松創(chuàng)建大型數(shù)據(jù)集的可視化表示,從而通過從大型數(shù)據(jù)集獲得洞察力來幫助做出有效決策。

什么是數(shù)據(jù)可視化工具

有許多數(shù)據(jù)可視化工具,如Tableau、QlikView、FusionCharts、HighCharts、Datawrapper、Ploty和D3。js等。雖然在日常生活中有大量的數(shù)據(jù)可視化工具用于數(shù)據(jù)可視化,但最流行的繪圖工具之一是matplot。pyplot。

Hadoop、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計和;其他

數(shù)據(jù)可視化工具中的Matplotlib應(yīng)用最廣泛的原因:

  • Matplotlib是python中最重要的繪圖庫之一</李>
  • 整個繪圖模塊的靈感來自于Matlab中可用的繪圖工具</李>
  • 主要原因是很多人來自數(shù)學(xué)、物理、天文學(xué)和統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,很多工程師和研究人員都習(xí)慣使用Matlab</李>
  • Matlab是一個流行的科學(xué)計算工具箱,尤其是用于科學(xué)計算的工具箱。因此,當(dāng)人們開始為機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)科學(xué)/人工智能開發(fā)特定于python的繪圖庫時,他們受到了MATLAB的啟發(fā),建立了一個名為matplotlib的庫

matplotlib。pyplot:matplotlib。pyplot被廣泛用于創(chuàng)建帶有區(qū)域的圖形,繪制線條,我們可以將圖形形象化。

數(shù)據(jù)可視化工具示例

以下是提到的例子:
導(dǎo)入matplotlib。pyplot作為plt。
代碼:
plt。繪圖([2,4,6,4])
以上是一個列表,plt。plot將繪制Y軸的這些列表元素,其索引為0,1,2,3,作為其對應(yīng)的X軸。
代碼:
plt。ylabel(\“數(shù)字”)
plt。xlabel(\'index\')

如果我們看一下上面的兩行代碼,它分別標(biāo)記了Y軸和X軸。(即,命名兩個軸。)
代碼:
plt。標(biāo)題(\'MyPlot\')
以上代碼行將給出該情節(jié)的標(biāo)題。標(biāo)題告訴我們故事的全部內(nèi)容。
代碼:
plt。show()
輸出:

上面的圖(截圖1)有一個問題,如果你注意到了,我們沒有看到網(wǎng)格狀的結(jié)構(gòu)。網(wǎng)格可以幫助您更容易地從繪圖中讀取值。現(xiàn)在讓我們看看如何獲得網(wǎng)格。

代碼:
plt。繪圖([1,2,3,4],[1,4,9,16])
看看上面的代碼行,我們沒有給出一個數(shù)組,而是有兩個列表,它們分別成為我們的X軸和Y軸。這里你可以注意到,如果我們的x軸值是2,它對應(yīng)的y軸值是4,也就是說,y軸值是x軸值的平方。
代碼:
plt。ylabel(\'squares\')
plt。xlabel(\'numbers\')
plt。網(wǎng)格()#網(wǎng)格打開

當(dāng)你給出這個的時候,它會給出一個嵌入網(wǎng)格的圖。
代碼:
plt。show()
輸出:

現(xiàn)在,我們用一個不同的例子繪制一個不同的圖,而不是直線圖。
代碼:
plt。繪圖([1,2,3,4],[1,4,9,16],“ro”)
每個X,Y對都有一個相關(guān)的參數(shù),比如顏色和形狀,我們可以使用python關(guān)鍵字對參數(shù)的功能相應(yīng)地給出這些參數(shù)。
在這種情況下,“ro”表示r紅色和o形圓點。
代碼:
plt。網(wǎng)格()
plt。show()

輸出:

假設(shè)matplot lib只適用于列表,那么我們不能在數(shù)字處理中廣泛使用它。我們可以使用NumPy軟件包。此外,所有內(nèi)容都在內(nèi)部轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組
讓我們稍微看看不同的情節(jié):
以下是不同的情節(jié):
代碼:
將numpy作為np導(dǎo)入
t=np。阿蘭奇(0,5,0.2)
上面的行創(chuàng)建0到5之間的值,間隔為0.2。
plt。繪圖(t,t**2,\'b--',label='^2')\'rs',\'g^')
plt。繪圖(t,t**2.2,\'rs',標(biāo)簽=“^2.2”)
plt。繪圖(t,t**2.5,\'g^',標(biāo)簽=“^2.5”)
&gt;
在上述代碼行中,“b–”表示藍(lán)色虛線,“rs”表示紅色正方形,“g^”表示綠色三角形。
代碼:
plt。網(wǎng)格()
plt。圖例()

以上代碼行添加了一個基于圖例的在線標(biāo)簽。傳說使故事情節(jié)極具可讀性。
代碼:
plt。show()
輸出:

如果我們希望線寬更大,那么一個名為linewidth的簡單參數(shù)就可以做到這一點。
代碼:
x=[1,2,3,4]y=[1,4,9,16]plt。繪圖(x,y,線寬=5.0)
plt。show()

輸出:

matplotlib中的plot函數(shù)文檔中還有許多其他各種可用參數(shù)。pyplot(https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html).
另一件有趣的事情是設(shè)置屬性:

  • x1=[1,2,3,4]y1=[1,4,9,16]

Y1值是X1值的平方

  • x2=[1,2,3,4]y2=[2,4,6,8]

Y2值只是X2值的兩倍

  • 線條=plt。繪圖(x1、y1、x2、y2)

通過使用上面的線,我們可以在一行中繪制這些值。所以這里發(fā)生的是,它將繪制X1對Y1和X2對Y2,我們將它們存儲在一個叫做lines的變量中。此外,我們還可以使用關(guān)鍵字參數(shù)更改這些行的屬性。

  • plt。setp(線條[0],顏色=r',線寬=2.0)

這里setp被稱為集合屬性,分別對應(yīng)于X1、Y1的行[0],顏色和線寬是參數(shù)。上面這行代碼是使用關(guān)鍵字參數(shù)編寫的(參見屏幕截圖6)。

  • plt。setp(線條[1],“顏色”,“g”,“線寬”,2.0)

上面的代碼行表示matlab語法。
這里,行[1]分別對應(yīng)于X2和Y2。我們還有兩對參數(shù)'color'、'g'和'linewidth'、'2.0'。
我們可以用哪種方式畫出這條線:

  • 第一種方式是我們在python中使用的原生方式</李>
  • 第二種方法最好由有Matlab背景的人使用</李>

代碼:
plt。網(wǎng)格()
放show()

輸出:

結(jié)論

在這篇關(guān)于數(shù)據(jù)可視化工具的文章中,我們了解了如何用Python可視化數(shù)據(jù)。更具體地說,我們已經(jīng)看到了如何用直線圖繪制數(shù)據(jù),以及如何用散點圖總結(jié)變量之間的關(guān)系。

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