Hozzon létre 3D szóródiagramot Python használatával a LuckyTemplates alkalmazásban

Ebből az oktatóanyagból megtudhatja, hogyan hozhat létre háromdimenziós (3D) szórásdiagramot a LuckyTemplates Python használatával. egy programozási nyelv, amelyet széles körben használnak adatok elemzésére és megjelenítésére. Ez egy hatékony eszköz interaktív grafikonok és diagramok létrehozásához. Az oktatóanyag teljes videóját a blog alján tekintheti meg.

A 3D szórásdiagram az adatpontok vizuális megjelenítése egy háromdimenziós grafikonon. Hasznos a három változó közötti kapcsolatok megjelenítéséhez, és felhasználható az adatok mintáinak és trendjeinek azonosítására.

A blog végére létrehozhat egy 3D szórásdiagramot, amely így néz ki:

Az eredményül kapott grafikon beépített szeletelővel rendelkezik, amely lehetővé teszi a különböző adatrétegek közötti választást. A példa egy gyémánt adatkészletet használt, amely a sárgarépa méretéből, árából és a gyémánt mélységéből állt.

Tartalomjegyzék

• Adatkészlet és változók létrehozása Pythonban
• Készítse el a 3D szórásdiagramot Pythonban
• Engedélyezze a Scatter Plot interaktivitását
• Importálja a 3D szórásdiagramot Pythonból a LuckyTemplatesbe
• Dimenziószűrők hozzáadása a LuckyTemplates alkalmazásban
• Következtetés

Adatkészlet és változók létrehozása Pythonban

Nyissa meg a Jupyter notebookot .

Az első lépés a csomagok importálása. Ebben a példában a pandas, a numpy, a seaborn, a matplotlib.plypot és az Axes3D csomagokat használjuk. Változóként vannak elmentve, hogy könnyebben használhatók legyenek a kódban.

A pandák és a numpy csomagok alapvetőek az adatkezeléshez. Ésegy Python adatvizualizációs könyvtár, amely magas szintű felületet biztosít vonzó és informatív statisztikai grafikák rajzolásához.

A matplotlib.plypot csomag egy adatvizualizációs könyvtár a Pythonban, amely statikus, animált és interaktív vizualizációk széles skálájának létrehozására szolgál Pythonban. És végül, az Axes3D csomag lehetővé teszi, hogy a grafikont 3 dimenziós figurává alakítsa.

A csomagok importálása után a következő lépés az adatkészlet betöltése. Ebben az esetben a tengeri gyémánt adatkészlet kerül felhasználásra, és df változóként kerül mentésre .

Ha meg szeretné tekinteni, hogyan néz ki az adatkészlet, hozzon létre egy másik cellát, és futtassa a df.head( ) parancsot . Ezután láthatja a dimenziókat és a mutatókat a gyémánt adatkészleten belül.

A grafikon x, y és z változóinak beállításához kövesse az = dataset['dimenzió'] szintaktikai változót az alábbiak szerint:

Készítse el a 3D szórásdiagramot Pythonban

A 3D-s ábra létrehozásához használja a matplotlib változót. Ezután a zárójelben válassza ki a grafikon testreszabni kívánt mérőszámait.

Ha például az ábra méretét szeretné formázni, akkor a figsize metrikát kell használnia , majd meg kell adnia a kívánt méretet.

A tengelyek meghatározásához használja az Axes3D adatkészletet, és a zárójelbe foglalja a „fig” változót. Ezzel a változót függvényvé alakítja. Ezután a fig.add_axes( ) függvénnyel adja hozzá a megadott tengelyeket az ábrához.

A kód futtatásakor egy üres 3D-s grafikon jelenik meg.

A szóródiagram létrehozásához használja a szórási függvényt, és írja be a korábban meghatározott három tengelyt.

Ha lefuttatja a kódot, most kap egy alap 3D szórásdiagramot.

Ha módosítani szeretné a szóródiagram formázását, térjen vissza a legújabb kódsorhoz. Az utolsó tengely után nyomja meg a SHIFT+TAB billentyűt . Ezzel megnyílik egy legördülő menü, amely a diagramon végrehajtható különböző formázási módosítások listáját tartalmazza.

Meghatározhatja az egyes tengelyek színét, méretét és alakját. A cmap opció lehetővé teszi, hogy az összes tengelyre vonatkozóan megadja őket egyenként.

Tengelycímkéket is hozzáadhat az alábbi szintaxis követésével:

A szóródási diagram formátuma teljes mértékben attól függ, hogyan szeretné kinézni a végső grafikont. Amikor a példában szereplő kódot futtatja, az így fog megjelenni:

Engedélyezze a Scatter Plot interaktivitását

A következő lépés a 3D szórásdiagram interaktívvá tétele. Vegye figyelembe, hogy ez a funkció csak a Jupyter notebookban érhető el.

A grafikonok interaktívvá tételéhez használja a %matplotlib notebook parancsot.

Amikor futtatja a kódot, látni fogja, hogy a szóródási diagramhoz hozzáadták a vezérlőket, amelyek lehetővé teszik a grafikon perspektívájának és méretének megváltoztatását.

A vezérlők mellett egy adott ábrázolási pont x, y, z helyzetére vonatkozó információk is megtalálhatók, attól függően, hogy az egérkurzort hova helyezi.

Ha azt szeretné, hogy a szóródiagram egy adott nézőpontban jelenjen meg, amikor futtatja, használhatja az ax.azim vagy ax.elev parancsokat.

Importálja a 3D szórásdiagramot Pythonból a LuckyTemplatesbe

Ha elégedett a szóródiagram megjelenésével, a következő lépés az, hogy importálja a Jupyter notebookból a LuckyTemplatesbe.

Nyissa meg, és lépjen a Kezdőlap fülre. Válassza az Adatok lekérése > Továbbiak lehetőséget .

Az Adatgyűjtés varázslóban keresse meg a Python-szkript lehetőséget, majd kattintson a Csatlakozás gombra .

Másolja ki a kódot a Jupyter notebookban lévő adatkészletéből, és illessze be a LuckyTemplates Script szövegmezőjébe. Ezután kattintson az OK gombra .

Kattintson az adatkészletre, és válassza a Betöltés lehetőséget .

A python-kódból származó adatkészlet mostantól látható a LuckyTemplatesben a Mezők panelen.

Ha vizualizációban szeretné bemutatni őket, kattintson a Python vizuális lehetőségre a Vizualizáció ablaktáblában, majd engedélyezze a lehetőséget.

Ezután válassza ki a Mezők panelen azokat az adatokat, amelyeket meg szeretne jeleníteni a szóródiagramon. Javasoljuk, hogy az összes adatot bevigye, mivel ez lehetővé teszi az adatkészlet bővítését és a LuckyTemplatesben elérhető egyéb funkciók engedélyezését.

Ha elkészült, menjen vissza a Jupyter notebookhoz, és másolja ki a kódot (kivéve a nézőpontot). Illessze be ezt a LuckyTemplates szkriptszerkesztőjébe.

A kód futtatása előtt el kell végeznie néhány módosítást. Mivel a LuckyTemplates adatkészleteit alapértelmezés szerint adatkészletnek nevezik , megjegyzésbe kell írnia a df változót, és helyette a df-et kell hozzárendelnie adatkészletként.

Végül pedig írja be a plt.show( ) függvényt, hogy a szóródási diagram megtekinthető legyen a LuckyTemplates asztalon.

Most így néz ki a 3D szórásdiagram a LuckyTemplatesben.

Dimenziószűrők hozzáadása a LuckyTemplates alkalmazásban

A LuckyTemplates nagyszerűsége az, hogy lehetővé teszi a . Hozzáadhat dimenziószűrőket a 3D szórásdiagramhoz, így szabályozhatja, hogy mely adatok jelenjenek meg a vizualizációban.

Húzzon egy tetszőleges mezőt a LuckyTemplates vászonra, majd alakítsa át szűrővé a Vizualizáció ablaktábla Szeletelő opciójával .

A 3D-s diagramban lévő adatok ezután a szeletelőben kiválasztott beállítástól függően változnak. Beállíthatja a LuckyTemplates jelentés vizualizációját preferenciáitól vagy követelményeitől függően.

Ezt követően formázhatja a szeletelőt, és gombokká alakíthatja. Létrehozhat egy szövegdobozt is, amely a kiválasztott szeletelő beállítást mutatja.

Következtetés

A LuckyTemplates segítségével 3D szórásdiagram létrehozása hatékony módja az adatok három változóval történő megjelenítésének. Lehetővé teszi az adatok mintáinak és tendenciáinak azonosítását, és testreszabható az adott használati eset igényei szerint.

Ezenkívül a szóródási diagram dinamikus vizualizációvá alakítása a LuckyTemplates alkalmazásban nagyszerű módja annak, hogy interaktív irányítópultokat hozzanak létre, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy felfedezzék és megtekintsék a számukra releváns adatokat.

Összességében a LuckyTemplates használata lehetővé teszi a vizualizációk testreszabását, valamint olyan egyéni diagramok és diagramok létrehozását, amelyek nem állnak rendelkezésre a beépített megjelenítési beállításokban. Tökéletes az adatok manipulálására és elemzésére, és használható adatok tisztítására, átalakítására és elemzésére, mielőtt azok megjelennének a LuckyTemplatesben.

Minden jót,