Visualización de datos y ciencia de datos

Name: Visualización de datos y ciencia de datos
Author: Bill Hood

Familiarícese con los gráficos múltiples y la interpretación de datos

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Curso: bajo demanda

Nuestro tema son las subtramas. vamos a presentar parcelas y subtramas. Y comenzaremos reutilizando nuestros viejos amigos matplotlib.pyplot. y NumPy. Introduciremos una nueva función llamada espacio lineal, que es una Función numérica. Y esencialmente lo que hace el espacio de línea es crear una lista de datos. por medios programáticos. Así por ejemplo, la forma en que funciona el espacio lineal es su inicio, parada y número de muestras. Entonces vamos a decir: "Créame un espacio de línea que comience en cero". yendo a cinco veces pi, que es cinco veces 3,14, y dame 400 incrementos. Y eso es realmente lo que hace y es útil para nosotros para crear ese espacio X. Y entonces esto es una Y es una función de X y lo que eso significa que quizás hayas oído hablar de esta idea matemática bastante básica Pero lo que eso significa es que Y se evalúa cada espacio a lo largo de la línea. En otras palabras, tenemos 400 incrementos de X. Vamos a evaluar Y en cada uno de esos puntos. Y luego lo que vamos a hacer es tomar el cuadrado de eso. Entonces, por ejemplo, si X es 2, entonces elevaríamos eso al cuadrado y llamaríamos es 4 e Y sería igual a 4 en ese caso. Entonces Y está directamente relacionado con X, por lo que a medida que X progresa, Y es recalculado. Los imprimiremos y luego los trazaremos. Observe que aquí vamos a cambiar un poco el formato de nuestra trama. bit y en este caso vamos a usar un formato de figura y nuestro eje van a ser las subtramas y en este caso vamos no voy a proporcionar un argumento, lo que significa que uno subtrama. Luego graficaremos x e y, esas variables de ahí, y llamaremos es una sola trama. Y puedes ver que aquí está nuestro espacio de línea y eso es lo que veo. comenzando en cero y yendo a ya sabes tres veces pi y luego aquí está la Y, el valor y bastante rápido y fácil de Calcula que cero al cuadrado va a ser cero, de modo que ciertamente se ve bien, así que aquí están nuestros valores de Y y luego lo trazamos y este es nuestro único argumento. aquí y me gusta usar esta trama porque podemos hacer algunas cosas fáciles y divertidas con esto como al revés los datos Y o los datos X para que se vea diferente y se vea en cuatro subtramas ahora. Así que observen que esta afirmación aquí es un poco diferente ahora. Porque antes no teníamos una discusión. Ahora vamos a tener este argumento dos, dos. Y lo que eso significa es que vamos a tener cuatro y Estarán apilados uno encima del otro. Si piensas en las reglas de habla inglesa, siempre es De izquierda a derecha y siempre de arriba a abajo. Y así es como se presentaría esto también. Y lo que esto implica es que estos se apilarán de dos en uno encima del otro y los valores será de izquierda a derecha y de arriba a abajo. Entonces, por ejemplo, esta posición de aquí será la más alta. dejó la mayoría. Esta será la línea superior derecha, la segunda fila más izquierda, segunda fila más a la derecha, y así sucesivamente. Y luego lo que hacemos que es útil para nosotros es revertir el valor Y para invertir el gráfico, facilitando así para ver. Y puedes ver aquí, tenemos cuatro tramas, todas en una sola diseño en orden de habla inglesa, de derecha a izquierda, de arriba a abajo. Y así es como tendrías cuatro tramas. Ahora la razón por la que hacemos esto es que son aplicables a cualquier trama que podrías crear, y descubrirás que muchos de La gente querrá ver más tramas en menos espacio. Y la forma en que lo lograrías es con esto técnica. Muy bien, ahora hagamos otro ejemplo. Y en este caso, simplemente lo apilaremos verticalmente. Entonces el cambio aquí son dos subtramas, así es como nos referiríamos a eso, y apilados verticalmente. Y lo haremos así. Y también invertiremos los datos para que podamos verlos como antes. Y aquí está nuestra trama única y luego aquí está nuestra vertical. versión apilada de eso. Una muestra más rápida que podemos ejecutar y que también hace una vista horizontal. apilado de estos verticales. Entonces demostraremos una sola gráfica, apilada verticalmente, y luego apilados horizontalmente. Y una vez más, en realidad sólo estamos alterando los datos. Pero cada una de estas es una trama diferente y esa es la técnica que estamos tratando de mostrar. Así que ejecutemos eso y ahí está nuestra trama única, ahí está nuestra apilados verticalmente y aquí está nuestro apilado horizontalmente. Está bien. Gracias. Nos vemos en la próxima lección.

Intermedio Proveedor : Bill Hood 3 lecciones · 15m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

En estas lecciones exploramos el trabajo con variables múltiples, gráficos múltiples, subgráficos y cómo interpretar los datos. Comenzaremos con una exploración de variables múltiples en un gráfico simple, como un gráfico XY. Aprenderá la razón por la que un gráfico XY puede tener un gran número de valores para Y, pero solo uno para X. También presentaremos Numpy, otra herramienta principal para la visualización de datos. Numpy es un paquete fundamental para la computación científica y puede habilitar matrices de n-dimensiones y hacer cálculos en estas matrices rápidamente.

También exploraremos una mayor densidad de imágenes mediante el trazado de múltiples imágenes en espacios condensados. También comenzará el proceso de aprendizaje para la interpretación de datos. Como especialista en visualización de datos, se enfrentará al desafío de interpretar todo tipo de datos e intentar comprender dónde encajan y cómo podría visualizarlos. En estas lecciones aprenderá a presentar una gran matriz 3D que contiene unos 12,000 puntos de datos, todos entre 0 y 255. Usando Python, exploraremos otro archivo de datos que contiene datos de texto y datos numéricos separados por comas y veremos el contenido.

Lo que aprenderás

Trabajar con múltiples variables en una gráfica simple como una gráfica XY
Explicar por qué una gráfica XY puede tener muchos valores Y pero solo un valor X
Usar Numpy para generar números aleatorios y trabajar con arrays multidimensionales
Crear subgráficas y graficar múltiples imágenes en espacios condensados
Interpretar datos y determinar cómo se ajusta y cómo visualizarlos
Reconocer un JPG y examinar archivos de datos que contienen texto y datos numéricos separados por comas

Puntos clave

Las lecciones cubren trabajar con múltiples variables, múltiples gráficas, subgráficas, e interpretar datos.
Numpy es un paquete fundamental para la computación científica que permite arrays multidimensionales y cálculos rápidos sobre ellos.
Se puede lograr una densidad de imagen más alta graficando múltiples imágenes en espacios condensados.
Un especialista en visualización de datos se enfrenta al desafío de interpretar todo tipo de datos y entender dónde se ajustan y cómo visualizarlos.
Usando Python, el curso presenta un array 3D grande de aproximadamente 12,000 puntos de datos, todos entre 0 y 255, y explora un archivo de datos que contiene texto y datos numéricos separados por comas.

Preguntas frecuentes

¿Qué temas cubre este curso?

Explora trabajar con múltiples variables, múltiples gráficas, subgráficas, e cómo interpretar datos, comenzando con múltiples variables en una gráfica XY simple e introduciendo Numpy como herramienta principal para visualización de datos.

¿Qué es Numpy y por qué se usa en este curso?

Numpy es un paquete fundamental para la computación científica que puede habilitar arrays multidimensionales y hacer cálculos en estos arrays rápidamente. El curso muestra cómo usar Numpy para generar números aleatorios.

¿Para quién es este curso?

Está dirigido a especialistas en visualización de datos, que se enfrentan al desafío de interpretar todo tipo de datos e intentar entender dónde se ajustan y cómo visualizarlos.

¿Qué trabajo práctico incluye el curso?

Usando Python, presentará un array 3D grande que contiene aproximadamente 12,000 puntos de datos todos entre 0 y 255, y explorará un archivo de datos que contiene texto y datos numéricos separados por comas para mirar su contenido.

¿Qué lecciones están incluidas?

El curso incluye Múltiples Gráficas, Interpretación de Datos, y Múltiples Gráficas y Subgráficas, y desarrolla habilidades en análisis de datos, ciencia de datos, visualización de datos, graficación, y visualización de información.