التمثيل المرئي للبيانات وعلم البيانات

Name: التمثيل المرئي للبيانات وعلم البيانات
Author: Bill Hood

تعرف على المخططات المتعددة وتفسير البيانات

شاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ3.

دورة تدريبية: عند الطلب

موضوعنا هو المخططات الفرعية Subplots. سوف نقدم المخططات والمخططات الفرعية. وسنبدأ بإعادة استخدام matplotlib.pyplot لأصدقائنا القدامى و NumPy. سنقدم دالة جديدة تسمى Line Space وهي دالة NumPy. وما تفعله Line Space بشكل أساسي، فهى تنشئ قائمة بالبيانات بوسائل برمجية. على سبيل المثال، الطريقة التي تعمل بها Line Space هي البدء والتوقف وعدد العينات. لذلك سنقول أنشيء لي مسافة سطر تبدأ من الصفر وتنتقل إلى خمسة في pi ،أي خمسة في 3.14، وتعطيني 400 زيادة. وهذا هو ما يفعله ذلك حقًا، ومن السهل جدًا إنشاء X Space تلك. ثم هذه هي Y هي دالة لـ X وما يعنيه ذلك أنك ربما سمعت عن هذه فكرة حسابية أساسية جدًا لكن ما يعنيه ذلك هو أن Y تم تقييمها كل مساحة على طول الخط. بعبارة أخرى، لدينا 400 زيادة لـ X. سنقيم Y عند كل نقطة من هذه النقاط. ثم ما سنفعله هو أننا سنأخذ مربع ذلك. على سبيل المثال، إذا كان X تساوي 2، فسنقوم بتربيع ذلك ونسميه 4 و Y يساوي 4 في هذه الحالة. إذن ،Y مرتبط ارتباطًا مباشرًا بـ X ،لذا مع تقدم X، تتم إعادة حساب Y. سنطبعها ثم نرسمها. لاحظ هنا أننا بصدد تغيير تنسيق الرسم الخاص بنا قليلاً وفي هذه الحالة سنستخدم تنسيق الشكل وسيكون محورنا هو المخططات الفرعية وفي هذه الحالة لن نقدم وسيطة، مما يعني مخطط فرعي واحد. سنرسم بعد ذلك x و y ،هذين المتغيرين هناك ، ونسميها مخططًا واحدًا. ويمكنك أن ترى هنا مساحة الخط لدينا، وهذا ما أراه يبدأ من الصفر ويذهب إلى ثلاث مرات في pi ثم ها هي القيمة Y ومن السهل جدًا معرفة أن صفر تربيع سيكون صفرًا بالتأكيد يبدو صحيحًا، فإليك قيم Y الخاصة بنا ثم رسمناه، وهذا مخطط واحد هنا وأحب استخدام هذا المخطط لأننا نستطيع القيام ببعض أشياء ممتعة سهلة مع هذا مثل العكس بيانات Y أو بيانات X لجعلها تبدو مختلفة وإلقاء نظرة على أربع مخططات فرعية الآن. لذا لاحظ أن هذه العبارة مختلفة بعض الشيء الآن لأنه لم يكن لدينا من قبل وسيطة. الآن لدينا هذه الوسيطة اثنان، اثنان. وما يعنيه ذلك هو أنه سيكون لدينا أربعة ،وسيتم تكديسها فوق بعضها البعض. إذا كنت تفكر في قواعد التحدث باللغة الإنجليزية، فسيكون ذلك دائمًا من اليسار إلى اليمين ودائمًا من الأعلى إلى الأسفل. وهذه هي الطريقة التي سيظهر بها هذا أيضًا. وما يعنيه هذا هو أنه سيتم تكديس اثنين فوق بعضهما البعض والقيم ستكون من اليسار إلى اليمين ومن أعلى إلى أسفل. لذلك على سبيل المثال، سيكون هذا الموضع هنا أعلى أقصى اليسار. سيكون هذا هو السطر العلوي الأيمن في معظمه، والصف الثاني الأيسر، والصف الثاني في أقصى اليمين، وما إلى ذلك. ومن ثم فإن ما نفعله هو أمر سهل بالنسبة لنا هو أننا نعكس قيمة Y لعكس الرسم البياني، مما يجعل الأمر يسهل رؤيته. ويمكنك أن ترى هنا، لدينا أربع مخططات جميعها على مخطط واحد بترتيب التحدث باللغة الإنجليزية، من اليمين إلى اليسار، ومن أعلى إلى أسفل. وهذه هي الطريقة التي سيكون لديك بها أربع مخططات. الآن سبب قيامنا بذلك هو أنها قابلة للتطبيق على أي مخطط قد تنشئه، وستجد أن الكثير من الناس سيرغبون في رؤية المزيد من المخططات في مساحة أقل. والطريقة التي ستحقق بها ذلك هي بهذه التقنية. حسنًا، لنقم الآن بمثال آخر. وفي هذه الحالة، سنقوم بتكديسها عموديًا. إذن، التغيير هنا هو مخططان فرعيان وهي الطريقة التي نشير بها إلى ذلك، ومكدسًا رأسيًا. وسنفعله هكذا. وسنقوم أيضًا بعكس البيانات حتى نتمكن من رؤيتها كما كان من قبل. وهنا مخطط فردي لدينا ثم هذه هي نسختنا المكدسة رأسياً من ذلك. عينة أخرى سريعة يمكننا تشغيلها تقوم أيضًا بعمل تكديس أفقي من هذه الرأسية. لذلك سنعرض مخطط واحد مكدس رأسياً ثم مكدس أفقيًا. ومرة أخرى نحن نغير البيانات فقط. لكن كل واحد من هذه هو مخطط مختلف وهذه هي التقنية التي نحاول إظهارها. لذلك دعونا نقوم بتشغيل ذلك وهناك مخطط فردي لدينا ،هناك مكدس رأسيا وها هو مكدس أفقيًا. حسنا شكرا لك. نراك في الدرس القادم.

متوسط مقدِّم الخدمة : Bill Hood 3 الدروس · 15m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese

وصف الدورة

في هذه الدروس، نستكشف العمل مع متغيرات متعددة، ومخططات متعددة، ومخططات فرعية، وكيفية تفسير البيانات. سنبدأ باستكشاف متغيرات متعددة في مخطط بسيط، مثل مخطط XY. ستتعرف على سبب احتواء مخطط XY على عدد كبير من القيم لـ Yولكن قيمة واحدة فقط لـ X. وسنقدم أيضًا Numpy وهي أداة أساسية أخرى لتصور البيانات. Numpy هي حزمة أساسية للحوسبة العلمية، ويمكنها تمكين مصفوفات ذات أبعاد n وإجراء عمليات حسابية على هذه المصفوفات بسرعة.

سنستكشف أيضًا كثافة صورة أعلى من خلال رسم صور متعددة في مساحات مكثفة. ستبدأ أيضًا عملية التعلم لتفسير البيانات. بصفتك متخصصًا في تصور البيانات، ستواجه تحديًا في تفسير جميع أنواع البيانات ومحاولة فهم المكان المناسب لها وكيف يمكنك تصورها. ستتعلم في هذه الدروس تقديم مصفوفة ثلاثية الأبعاد كبيرة تحتوي على حوالي 12000 نقطة بيانات، تتراوح جميعها بين 0 و255. وباستخدام Python سنستكشف ملف بيانات آخر يحتوي على بيانات نصية ورقمية مفصولة بفواصل وننظر إلى المحتويات.

ما ستتعلمه

العمل مع متغيرات متعددة في مخطط بسيط مثل مخطط XY
شرح لماذا يمكن لمخطط XY أن يحتوي على العديد من قيم Y ولكن قيمة واحدة فقط لـ X
استخدام Numpy لإنشاء أرقام عشوائية والعمل مع مصفوفات متعددة الأبعاد
إنشاء مخططات فرعية ورسم صور متعددة في مساحات مكثفة
تفسير البيانات وتحديد كيفية ملاءمتها وكيفية تصورها
التعرف على ملف JPG وفحص ملفات البيانات التي تحتوي على بيانات نصية ورقمية مفصولة بفواصل

النقاط الرئيسية

تغطي الدروس العمل مع متغيرات متعددة، ومخططات متعددة، ومخططات فرعية، وتفسير البيانات.
تُعد Numpy حزمة أساسية للحوسبة العلمية تتيح المصفوفات متعددة الأبعاد وإجراء حسابات سريعة عليها.
يمكن تحقيق كثافة صور أعلى من خلال رسم صور متعددة في مساحات مكثفة.
يواجه أخصائي تصور البيانات تحدياً في تفسير جميع أنواع البيانات وفهم أين تتناسب وكيفية تصورها.
باستخدام Python، تقدم الدورة مصفوفة ثلاثية الأبعاد كبيرة تحتوي على حوالي 12,000 نقطة بيانات، تتراوح جميعها بين 0 و255، وتستكشف ملف بيانات يحتوي على بيانات نصية ورقمية مفصولة بفواصل.

الأسئلة الشائعة

ما هي الموضوعات التي تغطيها هذه الدورة التدريبية؟

تستكشف العمل مع متغيرات متعددة، ومخططات متعددة، ومخططات فرعية، وكيفية تفسير البيانات، بدءاً بمتغيرات متعددة في مخطط XY بسيط وتقديم Numpy كأداة رئيسية لتصور البيانات.

ما هي Numpy ولماذا تُستخدم في هذه الدورة؟

تُعد Numpy حزمة أساسية للحوسبة العلمية يمكنها تمكين المصفوفات متعددة الأبعاد وإجراء حسابات على هذه المصفوفات بسرعة. وتوضح الدورة كيفية استخدام Numpy لإنشاء أرقام عشوائية.

من الفئة المستهدفة بهذه الدورة التدريبية؟

تستهدف أخصائيي تصور البيانات، الذين يواجهون تحدياً في تفسير جميع أنواع البيانات ومحاولة فهم مكان ملاءمتها وكيفية تصورها.

ما هو العمل العملي الذي تتضمنه الدورة؟

باستخدام Python، ستعرض مصفوفة ثلاثية الأبعاد كبيرة تحتوي على حوالي 12,000 نقطة بيانات تتراوح جميعها بين 0 و255، وتستكشف ملف بيانات يحتوي على بيانات نصية ورقمية مفصولة بفواصل للاطلاع على محتوياته.

ما هي الدروس المتضمنة؟

تتضمن الدورة مخططات متعددة، وتفسير البيانات، ومخططات متعددة ومخططات فرعية، وتبني مهارات في تحليل البيانات، وعلوم البيانات، وتصور البيانات، والتمثيل البياني، وتصور المعلومات.