Python: Daten mit Liniendiagrammen visualisieren

Name: Python: Daten mit Liniendiagrammen visualisieren
Author: Brian Higgins

Lernen Sie, wie Sie Daten mit Liniendiagrammen visualisieren können.

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Kurs: On-Demand

Hallo, mein Name ist Brian Higgins und in diesen Lektionen Sie lernen, Daten mithilfe von Liniendiagrammen zu visualisieren. Sie lernen, Nebenplots in Liniendiagrammen zu gestalten. Sie erfahren außerdem, wie Sie Liniendiagramme mithilfe von Daten aus a erstellen Pandas Datenrahmen. In dieser Lektion zeige ich Ihnen, wie Sie eine einfache Linie erstellen Plot mit Beschriftungen und Rastern. Wir definieren unsere x- und y-Koordinaten, und in Python können Sie Numpy verwenden Bibliothek um ein Array zu definieren anstatt zuvor eine Liste von x- und y-Koordinaten zu verwenden. Der Grund, warum Sie das Numpy-Array verwenden, ist, dass es schneller und schneller ist kompakter als die Python-Liste. Dazu importieren wir unsere Numpy-Bibliothek als np, und wie zuvor getan, importieren wir unsere Pyplot-Bibliothek als plt. Um dieses Array mit Numpy zu definieren, legen Sie eine Variable x fest mit deinen x-Koordinaten, und weisen Sie das np zu, das ist unsere Numpy-Bibliothek, Punktarray, und Sie definieren Ihr Array, indem Sie Ihre Zahlenliste übergeben. Das x-Array besteht also aus den Zahlen 0 bis 9 und dann Das y-Array hat eine variable Anzahl von Werten zwischen 0 und 10. Nachdem wir nun unsere x- und y-NumPy-Arrays definiert haben, Wir können damit beginnen, sie auf unserem Grundstück auszulegen. Zuerst fügen wir einen Titel und eine x-Achse hinzu Beschriftung und eine Y-Achsen-Beschriftung für unseren Plot, und wir nennen unseren Pi Plotfunktionen Titel, x-Label und y-Label. Daher rufen wir die Plotfunktion von Pi Plot zum Plotten auf unsere Linie mit unseren x- und y-Koordinaten, jetzt definiert in a Numpy-Array für jeden von ihnen. Wir rufen die Pyplot-Titelfunktion auf. Wir nennen die Pyplot-Funktionen xlabel und ylabel. Und wir zeigen unser Liniendiagramm. Lassen Sie mich also diese beiden Codezellen ausführen. Von Anfang an wird nichts angezeigt, weil wir einfach sind Werte definieren. Als nächstes werden wir hier unser Diagramm zeichnen, damit wir unsere Linie sehen können Diagramm aus dieser nächsten Codezelle. Okay, wir sehen also, wie unser Code hier in unserem Plot angezeigt wird. Wir haben einen Beispielplottitel, unser X-Label und unser Y-Label erschien jetzt in unserer Grafik, zusammen mit unserer Linie. Als nächstes können wir Schriftart und Farbe für den Titel, die Beschriftungen usw. festlegen. und dann können wir auch ein zugrunde liegendes Raster für unsere Linie hinzufügen Handlung. Also werden wir unsere NumPy-Arrays noch einmal grafisch darstellen. Wir werden unsere Schriftarten definieren für unseren Titel und unser Label. Für unseren Schrifttitel verwenden wir daher die Sans Serif-Familie. Wir werden die blaue Farbe verwenden und der Schriftart eine Größe geben 25 Pixel. Für unser Etikett werden wir erneut die Familie der Sans Serif definieren, Die Farbe wird grün sein, und eine Größe von 15 Pixeln. Wir werden unser FontDict hinzufügen Parameter um zuvor definierte Schriftarten zu definieren. Okay, und diese zuvor definierten Schriftarten sind unser FontTitle und unsere gerade beschriebenen FontLabel-Variablen. Also rufen wir die Titelfunktion unseres Pyplots auf, und das werden wir auch Übergeben Sie unser FontDict entspricht dem von uns definierten Schriftarttitel. Und für das xLabel und yLabel-Funktionsaufrufe. Wir werden nicht nur unsere übergeben Beschriftungen für diese Achsen, Wir werden aber auch die Schriftartbezeichnung als Schriftart-Diktwert übergeben für jeden von ihnen. Und schließlich nennen wir den Aufruf die Rasterfunktion.

Mittelstufe Anbieter : Brian Higgins 3 Lektionen · 12m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

In diesen Lektionen werden Sie lernen, Daten mit Liniendiagrammen zu visualisieren. Wir zeigen Ihnen, wie Sie eine einzelne Diagrammlinie mit Beschriftungen und Rastern erstellen und wie Sie Unterdiagramme für Liniendiagramme anordnen können. Sie beginnen mit der Erstellung eines einfachen Liniendiagramms und lernen dann, wie Sie Liniendiagramme mit Überschriften, Beschriftungen für die x- und y-Achse und Rastern erstellen. Außerdem lernen Sie, wie Sie individuelle Schriftarten für Titel und Beschriftungen von Liniendiagrammen festlegen können.

Anschließend zeigen wir Ihnen, wie Sie Teilflächen für Liniendiagramme anlegen können. In diesen Diagrammen können Sie die Zeilen- und Spaltenposition für jeden Subplot festlegen. Sie werden Numpy-Zufallszahlen verwenden, um eindeutige Listen mit hypothetischen Aktienkursen in einem Pandas DataFrame zu erstellen. Abschließend zeigen wir Ihnen, wie Sie Liniendiagramme mit den Test-Aktiendaten aus dem von Ihnen erstellten Pandas DataFrame erstellen.

Was Sie lernen werden

Erstellen Sie ein einfaches Liniendiagramm zur Visualisierung von Daten
Fügen Sie Titel, x-Achsen- und y-Achsenbeschriftungen sowie Gitternetzlinien zu Liniendiagrammen hinzu
Geben Sie einzelne Schriftarten für Liniendiagramm-Titel und Beschriftungen an
Legen Sie Unterdiagramme nach Reihen- und Spaltenposition aus
Generieren Sie hypothetische Aktienkurslisten mit Numpy-Zufallszahlen in einem Pandas-DataFrame
Plotten Sie Liniendiagramme mit Daten aus einem Pandas-DataFrame

Wichtige Erkenntnisse

Liniendiagramme können als einzelne Diagramme mit Beschriftungen und Gitternetzlinien oder als mehrere Unterdiagramme angeordnet werden.
Liniendiagramme können mit Titeln, Achsenbeschriftungen, Gitternetzlinien und einzeln festgelegten Schriftarten gestylt werden.
Unterdiagramme können durch Festlegung der Reihen- und Spaltenposition für jedes Diagramm angeordnet werden.
Numpy-Zufallszahlen können zum Aufbau hypothetischer Aktienkurslisten in einem Pandas-DataFrame verwendet werden.
Liniendiagramme können direkt aus Daten generiert werden, die in einem Pandas-DataFrame gespeichert sind.

Häufig gestellte Fragen

Was werde ich in diesem Kurs lernen?

Sie lernen, Daten mit Liniendiagrammen zu visualisieren, einschließlich der Erstellung eines einzelnen Liniendiagramms mit Beschriftungen und Gitternetzlinien, des Stylens von Diagrammen mit Titeln und Achsenbeschriftungen, der Festlegung von Schriftarten, des Anlegens von Liniendiagramm-Unterdiagrammen und des Plottens mit einem Pandas-DataFrame.

Welche Themen behandeln die Lektionen?

Die Lektionen behandeln Diagrammbeschriftungen und Gitternetzlinien, Erstellung von Unterdiagrammen und Plotting mit einem Pandas-DataFrame.

Welche Fähigkeiten werde ich aus diesem Kurs erwerben?

Sie entwickeln Fähigkeiten in Datenvisualisierung, Diagrammerstellung, Informationsvisualisierung, Liniendiagrammen, wissenschaftlicher Visualisierung und Visualisierung.

Wie werden Daten für die Liniendiagramme in diesem Kurs vorbereitet?

Sie verwenden Numpy-Zufallszahlen, um eindeutige Listen hypothetischer Aktienkurse in einem Pandas-DataFrame zu erstellen, und erstellen dann Liniendiagramme mit diesen Test-Aktiendaten.