Python: Visualizar datos con gráficos de líneas

Name: Python: Visualizar datos con gráficos de líneas
Author: Brian Higgins

Aprenda a visualizar datos con gráficos de líneas.

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Curso: bajo demanda

Hola, mi nombre es Brian Higgins y en estas lecciones, Aprenderá a visualizar datos utilizando gráficos de líneas. Aprenderá a diseñar subtramas de gráficos de líneas. También aprenderá a crear diagramas de líneas utilizando datos de un marco de datos de panda. En esta lección, te mostraré cómo crear una línea simple. trazar con etiquetas y cuadrículas. Definiremos nuestras coordenadas x e y, y en Python, puedes usar numpy biblioteca para definir una matriz en lugar de utilizar previamente una lista de coordenadas xey. La razón por la que usarás la matriz numpy es que es más rápida y Mas Compacto que la lista de Python. Para hacer esto, importaremos nuestra biblioteca numpy como np, y como hicimos anteriormente, importaremos nuestra biblioteca pyplot como plt. Entonces, para definir esta matriz con numpy, establecerás una variable x con tus coordenadas x, y asignar eso a np, que es nuestra biblioteca numerosa, matriz de puntos, y usted define su matriz pasando su lista de números. Entonces la matriz x serán los números del 0 al 9, y luego la matriz y tendrá un número variable de valores entre 0 y 10. Ahora que tenemos definidos nuestros arreglos NumPy x e y, podemos empezar a disponerlos en nuestra parcela. Primero agregaremos un título, un eje x. etiqueta y una etiqueta del eje y a nuestro gráfico, y llamaremos a nuestro pi título de funciones de trama, etiqueta x y etiqueta y. Así que vamos a llamar a la función plot de pi plot para trazar nuestra línea con nuestras coordenadas x e y, ahora definidas en un matriz numerosa para cada uno de ellos. Llamaremos a la función de título de pyplot. Llamaremos a las funciones pyplot xlabel e ylabel. Y mostraremos nuestro gráfico de líneas. Déjame ejecutar estas dos celdas de código. No se mostrará nada desde el principio porque solo estamos definir valores. A continuación trazaremos nuestro gráfico aquí, así veremos nuestra línea gráfico de la siguiente celda de código. Bien, vemos que nuestro código se muestra aquí en nuestro gráfico. Tenemos un título de trama de muestra, nuestra etiqueta x y la etiqueta y tienen ahora apareció en nuestro gráfico, junto con nuestra línea. A continuación, podemos configurar nuestra fuente y color para el título, etiquetas, y luego también podemos agregar una cuadrícula subyacente para nuestra línea trama. Así que trazaremos nuevamente nuestras matrices NumPy. Definiremos nuestras fuentes. para nuestro título y etiqueta. Entonces, para nuestro título de fuente, usaremos la familia Sans Serif. Usaremos el color azul y le daremos a la fuente un tamaño de 25 píxeles. Para nuestra etiqueta, definiremos nuevamente la familia de sans serif, el color será verde, y un tamaño de 15 píxeles. Agregaremos nuestro fontDict parámetro para definir fuentes previamente definidas. Bien, y estas fuentes previamente definidas son nuestro fontTitle y nuestras variables fontLabel que acabamos de describir. Entonces llamaremos a la función de título de nuestro pyplot y pasar en nuestro fontDict es igual al título de fuente que definimos. Y para xLabel y llamadas a la función yLabel. No solo pasaremos nuestro etiquetas para esos ejes, pero también pasaremos la etiqueta de fuente como valor de dictado de fuente para cada uno de ellos. Y por último, llamaremos a la función de cuadrícula.

Intermedio Proveedor : Brian Higgins 3 lecciones · 12m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Chinese

Descripción del curso

En estas lecciones aprenderá a visualizar datos con gráficos de líneas. Le mostraremos cómo crear una sola línea de trazado con etiquetas y cuadrículas, y aprenderá a diseñar subgráficos de gráficos de líneas. Comenzará creando un gráfico de líneas simple, luego aprenderá a generar gráficos de líneas con estilos como títulos, etiquetas de ejes X e Y y cuadrículas. También aprenderá a especificar fuentes individuales para títulos y etiquetas de trazado de líneas.

Luego le enseñaremos a diseñar subgráficos de gráficos de líneas. En estos gráficos, podrá diseñar la ubicación de la fila y la columna para cada subgráfico. Usará enteros aleatorios Numpy para crear listas únicas de precios de acciones hipotéticas en un Panda DataFrame, luego concluiremos con cómo crear gráficos de líneas utilizando los datos de acciones de prueba del Pandas DataFrame que creó.

Lo que aprenderás

Crear un gráfico de líneas simple para visualizar datos
Agregar títulos, etiquetas del eje x y eje y, y cuadrículas a gráficos de líneas
Especificar fuentes individuales para títulos y etiquetas de gráficos de líneas
Disponer subgráficos de gráficos de líneas por ubicación de fila y columna
Generar listas de precios de acciones hipotéticas utilizando números enteros aleatorios de Numpy en un DataFrame de Pandas
Trazar gráficos de líneas utilizando datos de un DataFrame de Pandas

Puntos clave

Los gráficos de líneas se pueden crear como gráficos simples con etiquetas y cuadrículas o dispuestos como múltiples subgráficos.
Los gráficos de líneas se pueden estilizar con títulos, etiquetas de ejes, cuadrículas y fuentes especificadas individualmente.
Los subgráficos se pueden disponer estableciendo la ubicación de fila y columna para cada gráfico.
Los números enteros aleatorios de Numpy se pueden utilizar para crear listas de precios de acciones hipotéticas dentro de un DataFrame de Pandas.
Los gráficos de líneas se pueden generar directamente a partir de datos almacenados en un DataFrame de Pandas.

Preguntas frecuentes

¿Qué aprenderé en este curso?

Aprenderás a visualizar datos con gráficos de líneas, incluyendo crear un gráfico de líneas simple con etiquetas y cuadrículas, estilizar gráficos con títulos y etiquetas de ejes, especificar fuentes, disponer subgráficos de gráficos de líneas y trazar usando un DataFrame de Pandas.

¿Qué temas cubren las lecciones?

Las lecciones cubren Etiquetas de Gráficos y Cuadrículas, Crear Subgráficos y Trazar Con un DataFrame de Pandas.

¿Qué habilidades voy a adquirir de este curso?

Desarrollarás habilidades en Visualización de Datos, Gráficos, Visualización de Información, Gráficos de Líneas, Visualización Científica y Visualización.

¿Cómo se preparan los datos para los gráficos de líneas en este curso?

Utilizarás números enteros aleatorios de Numpy para crear listas únicas de precios de acciones hipotéticas en un DataFrame de Pandas, y luego crear gráficos de líneas usando esos datos de prueba de acciones.