Luo 3D-hajakuvaaja Pythonilla LuckyTemplatesissa

Tässä opetusohjelmassa opit luomaan kolmiulotteisen (3D) sirontakuvaajan Pythonilla LuckyTemplatesissa. on ohjelmointikieli, jota käytetään laajasti tietojen analysointiin ja visualisointiin. Se on tehokas työkalu interaktiivisten kaavioiden ja kaavioiden luomiseen. Voit katsoa tämän opetusohjelman koko videon tämän blogin alaosasta.

3D -sirontakuvaaja on tietopisteiden visuaalinen esitys kolmiulotteisessa kaaviossa. Se on hyödyllinen kolmen muuttujan välisten suhteiden näyttämiseen, ja sitä voidaan käyttää tietojen mallien ja trendien tunnistamiseen.

Tämän blogin loppuun mennessä voit luoda 3D-sirontakaavion, joka näyttää tältä:

Tuloksena olevassa kaaviossa on sisäänrakennettu viipaloija, jonka avulla voit valita eri tietotasojen välillä. Esimerkissä käytettiin timanttitietojoukkoa, joka koostui porkkanan koosta, hinnasta ja timantin syvyydestä.

Sisällysluettelo

• Rakenna tietojoukko ja muuttujat Pythonissa
• Luo 3D-sirontakuvaaja Pythonissa
• Ota Scatter Plotin interaktiivisuus käyttöön
• Tuo 3D-hajotuskuva Pythonista LuckyTemplates-malleihin
• Mittasuodattimien lisääminen LuckyTemplatesissa
• Johtopäätös

Rakenna tietojoukko ja muuttujat Pythonissa

Avaa Jupyter-muistikirjasi .

Ensimmäinen vaihe on pakettien tuonti. Tässä esimerkissä käytetään paketteja pandas, numpy, seaborn, matplotlib.plypot ja Axes3D. Ne on tallennettu muuttujiksi, jotta niitä olisi helpompi käyttää koodissa.

Pandat ja numpy- paketit ovat perustavanlaatuisia tietojen käsittelyssä . Jaon Pythonin tietojen visualisointikirjasto, joka tarjoaa korkean tason käyttöliittymän houkuttelevan ja informatiivisen tilastografiikan piirtämiseen.

Matplotlib.plypot - paketti on Pythonin tietojen visualisointikirjasto, jota käytetään luomaan laaja valikoima staattisia, animoituja ja interaktiivisia visualisointeja Pythonissa. Ja lopuksi, Axes3D- paketti mahdollistaa kaavion muuntamisen kolmiulotteiseksi hahmoksi.

Pakettien tuonnin jälkeen seuraava vaihe on ladata tietojoukko. Tässä tapauksessa meressä syntynyttä timanttitietojoukkoa käytetään ja tallennetaan muuttujana df .

Jos haluat nähdä, miltä tietojoukko näyttää, luo toinen solu ja suorita df.head( ) . Näet sitten mitat ja tiedot timanttitietojoukon sisällä.

Aseta kaaviosi x-, y- ja z-muuttujat noudattamalla syntaksimuuttujaa = dataset['dimension'] alla kuvatulla tavalla:

Luo 3D-sirontakuvaaja Pythonissa

Käytä matplotlib- muuttujaa 3D-kuvan luomiseen . Valitse sitten suluista mukautettavan kaavion tiedot.

Jos haluat muotoilla esimerkiksi kuvion koon, sinun on käytettävä figsize- metriikkaa ja määritettävä sitten haluamasi koko.

Määritä akselit käyttämällä Axes3D-tietojoukkoa ja kapseloi 'fig'-muuttuja suluissa. Tämä muuttaa tämän muuttujan funktioksi. Lisää sitten määrittämäsi akselit kuvaan funktiolla fig.add_axes( ) .

Kun suoritat koodin, saat tyhjän 3D-kaavion.

Luo sirontakuvaaja käyttämällä sirontafunktiota ja kirjoittamalla kolme aiemmin määrittämääsi akselia.

Jos suoritat koodin, saat nyt perus-3D-sirontakuvaajan.

Jos haluat tehdä muotoilumuutoksia sirontakuvaajaasi, palaa uusimpaan koodiriviin. Paina viimeisen akselin jälkeen VAIHTO+TAB . Tämä avaa pudotusvalikon, joka sisältää luettelon erilaisista muotoilumuutoksista, joita voit tehdä kuvaajalle.

Voit määrittää kunkin akselin värin, koon ja muodon. cmap - vaihtoehdon avulla voit määrittää kaikki akselit sen sijaan, että määrität ne yksitellen.

Voit myös lisätä akselitunnisteita noudattamalla alla olevaa syntaksia:

Sirontakaavion muoto riippuu täysin siitä, miltä haluat lopullisen kaavion näyttävän. Kun suoritat koodin tässä esimerkissä, se näyttää tältä:

Ota Scatter Plotin interaktiivisuus käyttöön

Seuraava askel on tehdä 3D-sirontakuvaajasta interaktiivinen. Huomaa, että tämä ominaisuus on käytettävissä vain jupyter-muistikirjassa.

Voit tehdä kaavioistasi interaktiivisia käyttämällä %matplotlib-muistikirjakomentoa .

Kun suoritat koodin, näet, että sirontakaavioon on nyt lisätty säätimiä, joiden avulla voit muuttaa kaavion perspektiiviä ja kokoa.

Ohjainten lisäksi on myös tietoja tietyn piirtopisteen x, y, z sijainnista riippuen hiiren kohdistimen sijainnista.

Jos haluat sirontakuvaajan näkyvän tietyssä näkökulmassa, kun suoritat sen, voit käyttää ax.azim- tai ax.elev - komentoja.

Tuo 3D-hajotuskuva Pythonista LuckyTemplates-malleihin

Kun olet tyytyväinen sirontakuvaajasi ulkoasuun, seuraava vaihe on tuoda se jupyter-muistikirjasta LuckyTemplatesiin.

Avaa ja siirry Etusivu -välilehteen. Valitse Hae tiedot > Lisää .

Etsi ohjatussa Get Data -toiminnossa Python - skriptivaihtoehto ja napsauta sitten Yhdistä .

Kopioi koodi tietojoukostasi Jupyter-muistikirjassa ja liitä se LuckyTemplatesin Script-tekstiruutuun. Napsauta sitten OK .

Napsauta tietojoukkoa ja valitse Lataa .

Python-koodisi tietojoukko näkyy nyt Kentät-ruudun LuckyTemplatesissa.

Jos haluat esittää ne visualisoinnissa, napsauta Python-visuaalista vaihtoehtoa Visualisointi-ruudussa ja ota sitten käyttöön .

Valitse sitten Kentät-ruudusta tiedot, jotka haluat näkyvän sirontakaaviossasi. On suositeltavaa tuoda kaikki tiedot, koska sen avulla voit laajentaa tietojoukkoa ja ottaa käyttöön muita LuckyTemplatesissa saatavilla olevia toimintoja.

Kun olet valmis, palaa Jupyter-muistikirjaasi ja kopioi koodisi (lukuun ottamatta näkökulmaa). Liitä tämä LuckyTemplatesin komentosarjaeditoriin.

Ennen kuin suoritat koodin, sinun on tehtävä muutama muutos. Koska LuckyTemplatesin tietojoukkoja kutsutaan oletuksena tietojoukoiksi , sinun on kommentoitava df-muuttuja ja määritettävä sen sijaan df tietojoukoksi.

Ja lopuksi kirjoita plt.show( ) -funktio, jotta sirontakuvaajaa voidaan tarkastella LuckyTemplates-työpöydällä.

Tältä 3D-sirontakaaviosi näyttää nyt LuckyTemplatesissa.

Mittasuodattimien lisääminen LuckyTemplatesissa

Hienoa LuckyTemplatesissa on, että sen avulla voit tehdä . Voit lisätä kolmiulotteiseen sirontakuvaajaasi ulottuvuussuodattimia, jotta voit hallita, mitkä tiedot näytetään visualisoinnissa.

Vedä valitsemasi kenttä LuckyTemplates-kankaalle ja muuta se sitten suodattimeksi Visualisointi- ruudun Slicer- vaihtoehdon avulla .

3D-kuvaajan tiedot vaihtelevat sitten slicerissa valitsemasi vaihtoehdon mukaan. Voit siirtyä LuckyTemplates-raporttien visualisointiin mieltymystesi tai vaatimusten mukaan.

Myöhemmin voit alustaa leikkurin ja muuttaa sen painikkeiksi. Voit myös rakentaa tekstilaatikon, jossa näkyy valitsemasi slicer-vaihtoehto.

Johtopäätös

3D-sirontakaavion luominen LuckyTemplatesilla on tehokas tapa visualisoida tietoja kolmella muuttujalla. Sen avulla voit tunnistaa tiedoissa olevat mallit ja trendit, ja se voidaan räätälöidä vastaamaan erityisiä käyttötapauksiasi.

Lisäksi hajontakaavion muuttaminen dynaamiseksi visualisoinniksi LuckyTemplatesissa on loistava tapa luoda interaktiivisia koontinäyttöjä, joiden avulla käyttäjät voivat tutkia ja tarkastella heille tärkeitä tietoja.

Kaiken kaikkiaan LuckyTemplates-sovelluksen avulla voit mukauttaa visualisointejasi ja luoda mukautettuja kaavioita ja piirroksia, jotka eivät ole käytettävissä sisäänrakennetuissa visualisointiasetuksissa. Se on täydellinen tietojen käsittelyyn ja analysointiin, ja sitä voidaan käyttää tietojen puhdistamiseen, muuntamiseen ja analysointiin ennen kuin se visualisoidaan LuckyTemplatesissa.

Kaikki parhaat,