Bagaimana Menggambar Grafik di Notebook Jupyter

Artikel di Tombol Berikutnya: 899988

Jupyter Notebook adalah alat bantu nomor satu bagi data scientist. Ini menawarkan antarmuka web interaktif yang dapat digunakan untuk visualisasi data, analisis mudah dan kolaborasi.

Visualisasi data memungkinkan Anda menemukan konteks untuk data Anda melalui peta atau grafik. Tutorial ini menawarkan panduan berwawasan untuk berinteraksi dengan grafik di Notebook Jupyter.

Prasyarat

Kamu butuh sudah menginstal Jupyter di mesin Anda. Jika tidak, Anda dapat menginstalnya dengan memasukkan kode berikut ke baris perintah Anda:

 $ pip instal jupyter

Anda juga membutuhkan panda dan matplotlib.dll Perpustakaan:

$ pip install panda

$ pip instal matplotlib

Setelah penginstalan selesai, mulai server Notebook Jupyter. Ketik perintah di bawah ini di terminal Anda untuk melakukannya. Halaman Jupyter yang menampilkan file di direktori saat ini akan terbuka di browser default komputer Anda.

buku catatan $ jupyter

catatan: Jangan tutup jendela terminal tempat Anda menjalankan perintah ini. Server Anda akan berhenti jika Anda melakukannya.

Plot Sederhana

Di halaman Jupyter baru, jalankan kode ini:

impor matplotlib.pyplot sebagai 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 ()

Kode ini untuk plot garis sederhana. Baris pertama mengimpor file pyplot.dll perpustakaan grafik dari matplotlib.dll API. Baris ketiga dan keempat masing-masing mendefinisikan sumbu x dan y.

Itu merencanakan() metode disebut untuk memplot grafik. Itu menunjukkan() metode kemudian digunakan untuk menampilkan grafik.

Misalkan Anda ingin menggambar kurva. Prosesnya sama. Ubah saja nilai file daftar python untuk sumbu y.

impor matplotlib.pyplot sebagai 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 ()

Perhatikan sesuatu yang penting: di kedua grafik, tidak ada definisi skala yang eksplisit. Skala dihitung dan diterapkan secara otomatis. Ini adalah salah satu dari banyak fitur menarik yang Juypter tawarkan yang dapat membuat Anda fokus pada pekerjaan Anda (analisis data) alih-alih mengkhawatirkan kode.

Jika Anda juga waspada, Anda mungkin mengamati bahwa jumlah nilai sumbu x dan y adalah sama. Jika salah satu dari mereka lebih kecil dari yang lain, kesalahan akan ditandai saat Anda menjalankan kode dan tidak ada grafik yang akan ditampilkan.

Jenis Tersedia

Tidak seperti grafik garis dan kurva di atas, visualisasi grafik lainnya (misalnya histogram, diagram batang, dll.) Perlu didefinisikan secara eksplisit agar dapat ditampilkan.

Grafik batang

Untuk menampilkan plot batang, Anda perlu menggunakan batang() metode.

impor matplotlib.pyplot sebagai 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 ()

Plot Sebar

Yang perlu Anda lakukan adalah menggunakan file menyebarkan() metode di kode sebelumnya.

impor matplotlib.pyplot sebagai 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 ()

Pie chart

Plot pai sedikit berbeda dari yang lain di atas. Baris 4 sangat menarik, jadi lihat fitur di sana.

figsize digunakan untuk mengatur rasio aspek. Anda dapat menyetel ini ke apa pun yang Anda suka (mis. (9,5)), tetapi dokumen resmi Pandas menyarankan agar Anda menggunakan rasio aspek 1.

impor matplotlib.pyplot sebagai plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (9, 5)) # baris 4
plt.pie (x)
plt.show ()

Ada beberapa parameter yang dimiliki diagram lingkaran yang patut diperhatikan:

label - Ini dapat digunakan untuk memberi label pada setiap irisan di diagram lingkaran.

warna - Ini dapat digunakan untuk memberi warna yang telah ditentukan pada setiap irisan. Anda dapat menentukan warna baik dalam bentuk teks (misalnya "kuning") atau dalam bentuk hex (misalnya "# ebc713").

Lihat contoh di bawah ini:

impor matplotlib.pyplot sebagai plt
x = [4,9,16,25,36]
fig = plt.figure (figsize = (5.5, 5.5))
plt.pie (x, label = ("Jambu Biji", "Berries", "Mangga", "Apel", "Alpukat"),
colors = ("# a86544", "# eb5b13", "# ebc713", "# bdeb13", "# 8aeb13"))
plt.show ()

Ada juga plot lain seperti hist, daerah dan kde yang Anda bisa baca lebih lanjut tentang dokumen Pandas.

Pemformatan Plot

Pada plot di atas, tidak ada aspek seperti label. Berikut cara melakukannya.

Untuk menambahkan judul, sertakan kode di bawah ini di Notebook Jupyter Anda:

matplotlib.pyplot.title ("Judul Grafik Saya")

Sumbu x dan y masing-masing dapat diberi label seperti di bawah ini:

matplotlib.pyplot.xlabel ("label sumbu x saya")
matplotlib.pyplot.ylabel ("label sumbu y saya")

Belajar Lebih Banyak

Anda dapat menjalankan Tolong() perintah di buku catatan Anda untuk mendapatkan bantuan interaktif tentang perintah Jupyter. Untuk mendapatkan lebih banyak informasi tentang objek tertentu, Anda dapat menggunakan bantuan (objek).

Anda juga akan menemukan praktik yang baik untuk mencoba menggambar grafik menggunakan kumpulan data dari csvfiles. Mempelajari cara memvisualisasikan data adalah alat yang ampuh untuk mengkomunikasikan dan menganalisis temuan Anda, jadi ada baiknya meluangkan waktu untuk membangun keterampilan Anda.

Cara Mengimpor Data Excel Ke Skrip Python Menggunakan Pandas

Untuk analisis data tingkat lanjut, Python lebih baik daripada Excel. Berikut cara mengimpor data Excel Anda ke dalam skrip Python menggunakan Pandas!

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis