Створіть тривимірну точкову діаграму за допомогою Python у LuckyTemplates

У цьому підручнику ви дізнаєтесь, як створити тривимірну (3D) точкову діаграму за допомогою Python у LuckyTemplates. це мова програмування, яка широко використовується для аналізу та візуалізації даних. Це потужний інструмент для створення інтерактивних графіків і діаграм. Ви можете переглянути повне відео цього підручника внизу цього блогу.

Тривимірна діаграма розсіювання – це візуальне представлення точок даних на тривимірному графіку. Це корисно для відображення зв’язків між трьома змінними та може використовуватися для виявлення закономірностей і тенденцій у даних.

До кінця цього блогу ви зможете створити тривимірну точкову діаграму, яка виглядає так:

Отриманий графік матиме вбудований зріз, який дозволяє вибирати між різними рівнями даних. У прикладі використано набір даних про алмаз, що складається з розміру моркви, ціни та глибини алмазу.

Зміст

• Створіть набір даних і змінні на Python
• Створіть тривимірну точкову діаграму на Python
• Увімкніть інтерактивність діаграми розсіювання
• Імпортуйте тривимірну точкову діаграму з Python до LuckyTemplates
• Додавання фільтрів розмірів у LuckyTemplates
• Висновок

Створіть набір даних і змінні на Python

Відкрийте свій блокнот Jupyter .

Першим кроком є ​​імпорт пакетів. Для цього прикладу використовуються пакети pandas, numpy, seaborn, matplotlib.plypot і Axes3D. Вони зберігаються як змінні, щоб їх було легше використовувати в коді.

Пакети pandas і numpy є фундаментальними для маніпулювання даними . І— це бібліотека візуалізації даних на Python, яка забезпечує інтерфейс високого рівня для малювання привабливої ​​та інформативної статистичної графіки.

Пакет matplotlib.plypot — це бібліотека візуалізації даних у Python, яка використовується для створення широкого діапазону статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій у Python. І, нарешті, пакет Axes3D дозволяє перетворювати графік як тривимірну фігуру.

Після імпортування пакетів наступним кроком є ​​завантаження набору даних. У цьому випадку набір даних морського алмазу використовується та зберігається як змінна df .

Якщо ви хочете переглянути, як виглядає набір даних, створіть іншу клітинку та запустіть df.head() . Тоді ви зможете побачити розміри та показники в наборі даних алмазу.

Щоб установити змінні x, y та z вашого графіка, дотримуйтеся синтаксису змінної = dataset['dimension'], як показано нижче:

Створіть тривимірну точкову діаграму на Python

Щоб створити 3D-фігуру, використовуйте змінну matplotlib . Потім у дужках виберіть показники графіка, які потрібно налаштувати.

Наприклад, якщо ви хочете відформатувати розмір фігури, вам потрібно використати метрику figsize , а потім вказати потрібний розмір.

Щоб визначити свої осі, використовуйте набір даних Axes3D і інкапсулюйте змінну «fig» у дужках. Це перетворює цю змінну на функцію. Потім скористайтеся функцією fig.add_axes() , щоб додати визначені вами осі до малюнка.

Коли ви запустите код, ви отримаєте порожній тривимірний графік.

Щоб створити точкову діаграму, скористайтеся функцією розсіювання та запишіть три осі, які ви визначили раніше.

Якщо ви запустите код, ви отримаєте базову тривимірну діаграму розсіювання.

Якщо ви хочете змінити форматування діаграми розсіювання, поверніться до останнього рядка коду. Після останньої осі натисніть SHIFT+TAB . Це відкриє спадне меню зі списком різних змін форматування, які можна виконати на графіку.

Ви можете визначити колір, розмір і форму кожної осі. Параметр cmap дає змогу використовувати для всіх ваших осей замість того, щоб вказувати їх по одній.

Ви також можете додати мітки осі, дотримуючись наведеного нижче синтаксису:

Формат діаграми розсіювання повністю залежить від того, як ви хочете, щоб виглядав кінцевий графік. Коли ви запускаєте код у цьому прикладі, він виглядатиме так:

Увімкніть інтерактивність діаграми розсіювання

Наступний крок — зробити інтерактивну тривимірну діаграму розсіювання. Зауважте, що ця функція доступна лише в jupyter notebook.

Щоб зробити ваші графіки інтерактивними, скористайтеся командою блокнота %matplotlib .

Коли ви запустите код, ви побачите, що точкову діаграму тепер додано з елементами керування, які дозволяють змінювати перспективу та розмір графіка.

Окрім елементів керування, також є інформація щодо положення x, y, z певної точки графіка залежно від місця розміщення курсора миші.

Якщо ви хочете, щоб ваша точкова діаграма відображалася в певній точці огляду кожного разу, коли ви її запускаєте, ви можете скористатися командами ax.azim або ax.elev .

Імпортуйте тривимірну точкову діаграму з Python до LuckyTemplates

Коли ви задоволені тим, як виглядає ваша діаграма розсіювання, наступним кроком буде імпортування її з блокнота Jupyter до LuckyTemplates.

Відкрийте свій і перейдіть на вкладку «Головна» . Виберіть Отримати дані > Більше .

У майстрі отримання даних знайдіть параметр сценарію Python і натисніть Підключитися .

Скопіюйте код зі свого набору даних у блокноті Jupyter і вставте його в текстове поле LuckyTemplates Script. Потім натисніть OK .

Натисніть набір даних і виберіть «Завантажити» .

Набір даних із вашого коду Python тепер можна побачити в LuckyTemplates під панеллю полів.

Щоб представити їх у візуальному вигляді, клацніть опцію «Візуал Python» під панеллю «Візуалізація», а потім увімкніть .

Далі виберіть дані на панелі «Поля», які потрібно відобразити на діаграмі розсіювання. Рекомендується вводити всі дані, оскільки це дозволяє розширити набір даних і активувати інші функції, доступні в LuckyTemplates.

Після цього поверніться до свого блокнота Jupyter і скопіюйте свій код (за винятком точки огляду). Вставте це в редактор сценаріїв у LuckyTemplates.

Перш ніж запускати код, потрібно внести кілька змін. Оскільки набори даних у LuckyTemplates за замовчуванням називаються наборами даних , вам потрібно закоментувати змінну df і замість цього призначити df як набір даних.

І, нарешті, напишіть функцію plt.show() , щоб діаграму розсіювання можна було переглядати на робочому столі LuckyTemplates.

Ось так виглядає ваша тривимірна діаграма розсіювання в LuckyTemplates.

Додавання фільтрів розмірів у LuckyTemplates

Чудовим у LuckyTemplates є те, що він дозволяє створювати . Ви можете додати розмірні фільтри до вашої тривимірної діаграми розсіювання, щоб контролювати, які дані відображаються у візуалізації.

Перетягніть поле за вашим вибором на полотно LuckyTemplates, а потім перетворіть його на фільтр за допомогою параметра Slicer на панелі Visualization .

Потім дані на 3D-графіці змінюватимуться залежно від параметра, який ви вибрали в розділювачі. Ви можете використовувати візуалізацію звіту LuckyTemplates залежно від ваших уподобань або вимог.

Після цього ви можете відформатувати свій слайсер і перетворити його на кнопки. Ви також можете створити текстове поле, яке показуватиме вибраний параметр зрізу.

Висновок

Створення тривимірної діаграми розсіювання за допомогою LuckyTemplates є потужним способом візуалізації даних за допомогою трьох змінних. Це дозволяє визначати закономірності та тенденції в даних і може бути налаштовано відповідно до потреб вашого конкретного випадку використання.

Крім того, перетворення діаграми розсіювання на динамічну візуалізацію в LuckyTemplates є чудовим способом створення інтерактивних інформаційних панелей, які дозволяють користувачам досліджувати та переглядати релевантні для них дані.

Загалом, використання в LuckyTemplates дозволяє налаштовувати ваші візуалізації та створювати власні діаграми та графіки, які недоступні у вбудованих параметрах візуалізації. Він ідеально підходить для маніпулювання та аналізу даних і може використовуватися для очищення, трансформації та аналізу даних перед візуалізацією в LuckyTemplates.

Все найкраще,