Визуализация данных необходима для понимания и эффективной передачи сложной информации. Ученые и аналитики данных могут создавать привлекательные визуализации с помощью Plotly, мощного пакета Python, который предлагает широкий выбор интерактивных и эстетически привлекательных графиков. В этом блоге мы рассмотрим несколько реальных применений Plotly и на примерах кода покажем, как его использовать.
Исследовательский анализ данных (EDA):
EDA является важным шагом в любом проекте анализа данных. Plotly предоставляет набор диаграмм для визуализации и анализа распределения данных, корреляций и закономерностей.
Диаграммы разброса. Диаграммы разброса полезны для визуализации взаимосвязей между двумя непрерывными переменными. Plotly предлагает интерактивные точечные диаграммы с такими функциями, как всплывающие подсказки, масштабирование и панорамирование. Давайте создадим точечную диаграмму, чтобы проанализировать взаимосвязь между двумя переменными, «x» и «y».
import plotly.express as px
import pandas as pd
# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')
# Create scatter plot
fig = px.scatter(data, x='x', y='y')
fig.show()
Коробчатые диаграммы. Коробчатые диаграммы эффективны для визуализации распределения непрерывной переменной по различным категориям. Блочные диаграммы Plotly обеспечивают интерактивность и позволяют изучить дополнительные детали при наведении курсора. Вот пример:
# Create box plot fig = px.box(data, x='category', y='value') fig.show()
Визуализация геопространственных данных:
Plotly превосходно визуализирует географические данные, что делает его пригодным для картографических приложений и пространственного анализа.
Карты картограммы. Картограммы картограмм отображают цветовые области на основе определенной переменной, что позволяет выделять шаблоны и вариации. Plotly предоставляет различные проекции карты и параметры настройки. Давайте построим картограмму, используя образец набора данных:
import plotly.graph_objects as go
# Create choropleth map
fig = go.Figure(data=go.Choropleth(
locations=df['country'],
z=df['value'],
locationmode='country names',
colorscale='Viridis',
colorbar_title='Value'
))
fig.update_layout(
title_text='Choropleth Map',
geo=dict(
showframe=False,
showcoastlines=False,
)
)
fig.show()
Scattergeo:графики Scattergeo позволяют визуализировать точки данных на карте. Они идеально подходят для отображения геопространственных закономерностей или событий. Вот пример:
# Create scattergeo plot
fig = go.Figure(data=go.Scattergeo(
lon = df['longitude'],
lat = df['latitude'],
mode = 'markers',
marker_color = df['value'],
))
fig.update_layout(
title_text='Scattergeo Plot',
geo=dict(
showland=True,
landcolor='rgb(243, 243, 243)',
showcoastlines=False,
projection_type='equirectangular'
)
)
fig.show()
Анализ временных рядов:
Plotly поддерживает создание интерактивных графиков для визуализации данных временных рядов, что позволяет анализировать тенденции, сезонность и аномалии.
Линейные графики. Линейные графики обычно используются для отображения изменений переменной с течением времени. Линейные графики Plotly предлагают взаимодействие при наведении курсора, масштабирование и панорамирование для детального изучения. Давайте построим график линии временного ряда:
# Create line plot fig = px.line(data, x='date', y='value', title='Time Series Line Plot') fig.show()
Свечные графики. Свечные графики широко используются в финансах для представления цен открытия, максимума, минимума и закрытия финансового инструмента за определенный период. Графики свечей Plotly обеспечивают всестороннее представление о движении цен и могут помочь определить тенденции и модели. Вот пример:
import plotly.graph_objects as go
# Create candlestick chart
fig = go.Figure(data=go.Candlestick(
x=data['date'],
open=data['open'],
high=data['high'],
low=data['low'],
close=data['close']
))
fig.update_layout(
title='Candlestick Chart',
xaxis_title='Date',
yaxis_title='Price'
)
fig.show()
Интерактивные информационные панели:
Одной из самых мощных функций Plotly является его интеграция с Dash, фреймворком Python для создания веб-приложений. Dash позволяет создавать интерактивные информационные панели и приложения для визуализации данных, используя Plotly в качестве ядра.
Комбинируя различные типы диаграмм Plotly и возможности компоновки Dash, вы можете создавать динамические и интерактивные информационные панели, предоставляющие информацию в режиме реального времени. Вот простой пример:
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
import plotly.express as px
# Create the Dash app
app = dash.Dash(__name__)
# Load data
data = pd.read_csv('data.csv')
# Define the app layout
app.layout = html.Div([
html.H1('Interactive Dashboard'),
dcc.Graph(
id='scatter-plot',
figure=px.scatter(data, x='x', y='y')
)
])
# Run the app
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
Таким образом, Plotly предоставляет широкий спектр полезных приложений для визуализации данных. Plotly позволяет ученым и аналитикам данных создавать убедительные визуализации, которые улучшают понимание и принятие решений, от исследовательского анализа данных и геопространственного картирования до анализа временных рядов и интерактивных информационных панелей.
В этом сообщении блога были рассмотрены многочисленные реальные приложения Plotly и предоставлены соответствующие примеры кода. Plotly предлагает широкий выбор вариантов настройки, типов диаграмм и интерактивных элементов для изучения, так что это только верхушка айсберга.
Использование функций Plotly и их объединение с вашим опытом анализа данных позволит вам получить важную информацию и эффективно поделиться своими выводами с более широкой аудиторией.
Связаться с автором: LinkedIn
Ссылка:
