Visualisation des données et science des données

Name: Visualisation des données et science des données
Author: Bill Hood

Familiarisez-vous avec plusieurs graphiques et interprétez les données

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Cours : à la demande

Notre sujet est les sous-intrigues. Nous allons présenter parcelles et des sous-intrigues. Et on va commencer par réutiliser nos vieux amis matplotlib.pyplot et NumPy. Nous allons introduire une nouvelle fonction appelée espace de ligne, qui est un Fonction NumPy. Et essentiellement, ce que fait l'espace de ligne, il crée une liste de données par des moyens programmatiques. Ainsi par exemple, la façon dont fonctionne l'espace de ligne est le début, l'arrêt et le nombre de des échantillons. Nous allons donc dire : créez-moi un espace de ligne commençant à zéro va à cinq fois pi, soit cinq fois 3,14, et donnez-moi 400 incréments. Et c'est vraiment ce que ça fait et c'est juste pratique pour nous pour créer cet espace X. Et puis c'est un Y qui est fonction de X et qu'est-ce que ça cela signifie que vous avez peut-être entendu parler de cette idée mathématique assez basique Mais cela signifie que Y est évalué chaque espace le long de la ligne. En d’autres termes, nous avons 400 incréments de X. Nous allons évaluer Y à chacun de ces points. Et puis ce que nous allons faire, c'est prendre le carré de ça. Ainsi, par exemple, si X vaut 2, alors nous mettrons cela au carré et appellerons il 4 et Y serait égal à 4 dans ce cas. Donc Y est directement lié à X, donc à mesure que X progresse, Y est recalculé. Nous allons les imprimer et ensuite les tracer. Remarquez ici que nous allons changer un peu le format de notre intrigue peu et dans ce cas nous allons utiliser un format de figure et notre axe sera les sous-intrigues et dans ce cas nous sommes je ne vais pas fournir d'argument, ce qui signifie qu'un sous-intrigue. Nous allons ensuite tracer x et y, ces variables ici, et appeler c'est une seule intrigue. Et vous pouvez voir ici notre espace de ligne et c'est ce que je vois en commençant à zéro et en allant jusqu'à trois fois pi et puis voici le Y la valeur et assez rapidement facile à comprendre que zéro au carré sera nul donc ça a certainement l'air bien, alors voici nos valeurs de Y et puis nous l'avons tracé et c'est notre seule intrigue, n'est-ce pas ici et j'aime utiliser cette intrigue parce que nous pouvons en faire des choses amusantes et faciles avec ça comme l'inverse les données Y ou les données X pour leur donner un aspect différent et un aspect sur quatre sous-parcelles maintenant. Alors remarquez que cette déclaration ici est un peu différente maintenant parce qu'avant, nous n'avions pas de dispute. Maintenant, nous allons avoir cette dispute deux, deux. Et ce que ça veut dire, c'est qu'on va en avoir quatre et ils vont être empilés les uns sur les autres. Si vous pensez aux règles anglophones, c'est toujours de gauche à droite et toujours de haut en bas. Et c’est ainsi que cela se présenterait également. Et ce que cela implique, c'est qu'ils seront empilés par deux. les uns au-dessus des autres et les valeurs sera de gauche à droite et de haut en bas. Ainsi, par exemple, cette position ici sera la plus élevée laissé le plus. Ce sera la ligne supérieure la plus à droite, la deuxième rangée la plus à gauche, la deuxième rangée la plus à droite, et ainsi de suite. Et puis ce que nous faisons et qui est très pratique pour nous, c'est d'inverser la situation. la valeur Y pour inverser le graphique, facilitant ainsi voir. Et vous pouvez voir ici, nous avons quatre parcelles sur une seule disposition dans l'ordre anglophone, de droite à gauche, de haut en bas. Et c'est ainsi que vous auriez quatre parcelles. Maintenant, la raison pour laquelle nous faisons cela est qu'ils sont applicables à n'importe quel l'intrigue que vous pourriez créer, et vous découvrirez que beaucoup de les gens voudront voir plus d’intrigues dans moins d’espace. Et la façon dont vous y parviendrez est avec ceci technique. Très bien, faisons maintenant un autre exemple. Et dans ce cas, nous allons simplement l'empiler verticalement. Le changement ici concerne donc deux sous-intrigues, c'est ainsi que nous nous référerions à cela, et empilés verticalement. Et nous le ferons comme ça. Et nous inverserons également les données pour pouvoir les voir comme avant. Et voici notre parcelle unique, puis voici notre verticale version empilée de cela. Un autre échantillon rapide que nous pouvons exécuter et qui effectue également une analyse horizontale empilage de ces verticaux. Nous allons donc démontrer un seul tracé, empilé verticalement, et puis empilés horizontalement. Et encore une fois, nous ne faisons que modifier les données. Mais chacun d'eux est une intrigue différente et c'est le technique que nous essayons de montrer. Alors lançons ça et voilà notre unique intrigue, voilà notre empilés verticalement et voici notre empilé horizontalement. Très bien. Merci. Rendez-vous à la prochaine leçon.

Intermédiaire Fournisseur : Bill Hood 3 leçons · 15m en Arabe, Allemand, Anglais, Espagnol, Français, Portugais, Chinese

Description du cours

Dans ces leçons, nous explorons le travail avec plusieurs variables, plusieurs graphiques, sous-graphiques et comment interpréter les données. Nous commencerons par une exploration de plusieurs variables dans un graphique simple, tel qu'un graphique XY. Vous apprendrez la raison pour laquelle un tracé XY peut avoir un grand nombre de valeurs pour Y, mais une seule pour X. Nous présenterons également Numpy, un autre outil essentiel pour la visualisation des données. Numpy est un package fondamental pour le calcul scientifique, et peut activer des tableaux à n dimensions et effectuer des calculs sur ces tableaux rapidement.

Nous étudierons également une densité d'image plus élevée en traçant plusieurs images dans des espaces condensés. Vous commencerez également le processus d'apprentissage pour interpréter les données. En tant que spécialiste de la visualisation de données, vous aurez du mal à interpréter toutes sortes de données et à essayer de comprendre où elles s'intègrent et comment vous pourriez les visualiser. Dans ces leçons, vous apprendrez à présenter un grand tableau 3D contenant quelque 12.000 points de données, tous compris entre 0 et 255. À l'aide de Python, nous explorerons un autre fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules et examinerons le contenu.

Ce que vous allez apprendre

Travailler avec plusieurs variables dans un tracé simple tel qu'un tracé XY
Expliquer pourquoi un tracé XY peut avoir de nombreuses valeurs Y mais une seule valeur X
Utiliser Numpy pour générer des nombres aléatoires et travailler avec des tableaux à n dimensions
Créer des sous-graphiques et tracer plusieurs images dans des espaces restreints
Interpréter les données et déterminer comment elles s'intègrent et comment les visualiser
Reconnaître un JPG et examiner des fichiers de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules

Points clés à retenir

Les leçons couvrent le travail avec de multiples variables, de multiples tracés, des sous-tracés et l'interprétation des données.
Numpy est un package fondamental pour le calcul scientifique qui permet de créer des tableaux à n dimensions et d'y effectuer des calculs rapides.
Une plus grande densité d'image peut être obtenue en traçant plusieurs images dans des espaces condensés.
Un spécialiste de la visualisation de données est mis au défi d'interpréter toutes sortes de données et de comprendre où elles s'intègrent et comment les visualiser.
En utilisant Python, le cours présente un grand tableau 3D d'environ 12 000 points de données, tous compris entre 0 et 255, et explore un fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules.

Foire aux questions

Quels sujets ce cours couvre-t-il ?

Il explore le travail avec plusieurs variables, plusieurs graphiques, des sous-graphiques, et la façon d'interpréter les données, en commençant par plusieurs variables dans un simple graphique XY et en introduisant Numpy comme outil principal pour la visualisation de données.

Qu'est-ce que Numpy et pourquoi est-il utilisé dans ce cours ?

Numpy est un paquetage fondamental pour le calcul scientifique qui permet de manipuler des tableaux à n dimensions et d'y effectuer des calculs rapidement. Le cours montre comment utiliser Numpy pour générer des nombres aléatoires.

À qui s'adresse ce cours ?

Il s'adresse aux spécialistes de la visualisation de données, qui ont pour défi d'interpréter toutes sortes de données et d'essayer de comprendre où elles s'intègrent et comment les visualiser.

Quel travail pratique le cours comprend-il ?

En utilisant Python, vous présenterez un grand tableau 3D contenant environ 12 000 points de données tous compris entre 0 et 255, et explorerez un fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules pour examiner son contenu.

Quelles leçons sont incluses ?

Le cours comprend les Tracés Multiples, l'Interprétation des Données, et les Tracés Multiples et Sous-tracés, et renforce les compétences en analyse de données, en science des données, en visualisation de données, en représentation graphique et en visualisation de l'information.