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Jupyter Notebook은 데이터 과학자를 위한 최고의 도구입니다. 데이터 시각화, 손쉬운 분석 및 협업에 사용할 수 있는 대화형 웹 인터페이스를 제공합니다.
데이터 시각화를 사용하면 지도나 그래프를 통해 데이터에 대한 컨텍스트를 찾을 수 있습니다. 이 튜토리얼은 Jupyter Notebook에서 그래프와 상호 작용하는 방법에 대한 통찰력 있는 가이드를 제공합니다.
전제 조건
당신은 할 필요가 Jupyter가 설치되어 있어야 합니다. 당신의 기계에. 그렇지 않은 경우 명령줄에 다음 코드를 입력하여 설치할 수 있습니다.
$ pip install jupyter당신은 또한 필요합니다 팬더 그리고 매트플롯립 도서관:
PS4에서 프로필을 제거하는 방법
$ pip install pandas $ pip install matplotlib설치가 완료되면 Jupyter Notebook 서버를 시작합니다. 그렇게 하려면 터미널에 아래 명령을 입력합니다. 현재 디렉토리의 파일을 보여주는 Jupyter 페이지가 컴퓨터의 기본 브라우저에서 열립니다.
$ jupyter notebook메모: 이 명령을 실행하는 터미널 창을 닫지 마십시오. 그렇게 하면 서버가 중지됩니다.
단순 플롯
새 Jupyter 페이지에서 다음 코드를 실행합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[2,4,6,8,10,12,14,16]
plt.plot(x,y)
plt.show()
코드는 간단한 선 플롯용입니다. 첫 번째 줄은 다음을 가져옵니다. 파이플롯 그래픽 라이브러리에서 매트플롯립 API. 세 번째 및 네 번째 라인은 각각 x 및 y 축을 정의합니다.
NS 구성() 메서드를 호출하여 그래프를 플로팅합니다. NS 보여 주다() 그런 다음 메서드를 사용하여 그래프를 표시합니다.
대신 곡선을 그리고 싶다고 가정해 봅시다. 과정은 동일합니다. 값을 변경하면 됩니다. 파이썬 목록 y축의 경우.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.plot(x,y)
plt.show()
중요한 사실에 주목하십시오. 두 그래프 모두 명시적인 척도 정의가 없습니다. 눈금이 자동으로 계산되어 적용됩니다. 이것은 Juypter가 제공하는 많은 흥미로운 기능 중 하나로서 코드에 대해 걱정하는 대신 작업(데이터 분석)에 집중할 수 있습니다.
또한 주의를 기울이면 x 및 y 축의 값 수가 동일한 것을 관찰할 수 있습니다. 둘 중 하나가 다른 것보다 작으면 코드를 실행할 때 오류가 표시되고 그래프가 표시되지 않습니다.
사용 가능한 유형
위의 선 그래프 및 곡선과 달리 다른 그래프 시각화(예: 히스토그램, 막대 차트 등)를 표시하려면 명시적으로 정의해야 합니다.
막대 그래프
막대 플롯을 표시하려면 다음을 사용해야 합니다. 술집 () 방법.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.bar(x,y)
plt.show()
산포도
당신이해야 할 일은 사용하는 것입니다 흩어지게하다() 이전 코드의 메서드입니다.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
y= [9,16,25,36,49,64,81,100,121,144]
plt.scatter(x,y)
plt.show()
파이 차트
파이 플롯은 위의 나머지 부분과 약간 다릅니다. 4행은 특히 관심이 있으므로 거기에 있는 기능을 살펴보십시오.
그림 크기 종횡비를 설정하는 데 사용됩니다. 이것을 원하는 대로 설정할 수 있지만(예: (9,5)), 공식 Pandas 문서에서는 가로 세로 비율 1을 사용하도록 권장합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(9, 5)) # line 4
plt.pie(x)
plt.show()원형 차트에는 주목할 만한 몇 가지 매개변수가 있습니다.
라벨 - 파이 차트의 각 조각에 레이블을 지정하는 데 사용할 수 있습니다.
그림 물감 - 각 슬라이스에 미리 정의된 색상을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 텍스트 형식(예: 노란색) 또는 16진수 형식(예: '#ebc713')으로 색상을 지정할 수 있습니다.
아래 예를 참조하십시오.
import matplotlib.pyplot as plt
x=[4,9,16,25,36]
fig = plt.figure(figsize =(5.5, 5.5))
plt.pie(x, labels=('Guavas', 'Berries','Mangoes','Apples', 'Avocado'),
colors = ( '#a86544', '#eb5b13', '#ebc713', '#bdeb13', '#8aeb13'))
plt.show()
다음과 같은 다른 플롯도 있습니다. 히스트 , 지역 , 그리고 어디 당신이 할 수 Pandas 문서에 대해 자세히 알아보기 .
플롯 서식
위의 플롯에는 레이블과 같은 측면이 없습니다. 방법은 다음과 같습니다.
제목을 추가하려면 Jupyter 노트북에 아래 코드를 포함하세요.
matplotlib.pyplot.title('My Graph Title')x 및 y 축은 각각 다음과 같이 레이블이 지정될 수 있습니다.
matplotlib.pyplot.xlabel('my x-axis label')
matplotlib.pyplot.ylabel('my y-axis label')더 알아보기
당신은 실행할 수 있습니다 돕다() 노트북에서 명령을 사용하여 Jupyter 명령에 대한 대화형 지원을 받으세요. 특정 개체에 대한 자세한 정보를 얻으려면 다음을 사용할 수 있습니다. 도움말(객체) .
csv의 데이터 세트를 사용하여 그래프를 그리는 것도 좋은 방법입니다. 파일. 데이터 시각화 방법을 배우는 것은 결과를 전달하고 분석하는 강력한 도구이므로 시간을 들여 기술을 구축할 가치가 있습니다.
공유하다 공유하다 트위터 이메일 Pandas를 사용하여 Excel 데이터를 Python 스크립트로 가져오는 방법고급 데이터 분석의 경우 Python이 Excel보다 좋습니다. Pandas를 사용하여 Excel 데이터를 Python 스크립트로 가져오는 방법은 다음과 같습니다.
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Jerome은 MakeUseOf의 스태프 라이터입니다. 그는 프로그래밍 및 Linux에 대한 기사를 다룹니다. 그는 또한 암호화폐 애호가이며 항상 암호화폐 산업을 주시하고 있습니다.
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