Python: Visualizar dados com gráficos de linhas

Name: Python: Visualizar dados com gráficos de linhas
Author: Brian Higgins

Aprenda a visualizar dados com gráficos de linhas.

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Curso: sob demanda

Olá, meu nome é Brian Higgins, e nestas lições, você aprenderá a visualizar dados usando gráficos de linhas. Você aprenderá a fazer o layout de subtramas de gráficos de linha. Você também aprenderá a criar gráficos de linhas usando dados de um quadro de dados do panda. Nesta lição, mostrarei como criar uma linha simples plotar com rótulos e grades. Definiremos nossas coordenadas x e y, e em Python, você pode usar o numpy biblioteca para definir uma matriz em vez de usar anteriormente uma lista de coordenadas xey. A razão pela qual você usará o array numpy é que ele é mais rápido e mais compacto do que a lista Python. Para fazer isso, importaremos nossa biblioteca numpy como np, e como feito anteriormente, importaremos nossa biblioteca pyplot como plt. Então, para definir esse array com numpy, você definirá uma variável x com suas coordenadas x, e atribua isso a np, que é nossa biblioteca numpy, matriz de pontos, e você define seu array passando sua lista de números. Portanto, a matriz x terá os números de 0 a 9, e então a matriz y terá um número variável de valores entre 0 e 10. Então agora que temos nossos arrays NumPy x e y definidos, podemos começar a colocá-los em nosso terreno. Primeiro vamos adicionar um título, um eixo x rótulo e um rótulo do eixo y para nosso gráfico, e chamaremos nosso pi título das funções de plotagem, rótulo x e rótulo y. Então, vamos chamar a função plot do pi plot para plotar nossa linha com nossas coordenadas x e y, agora definidas em um matriz numpy para cada um deles. Chamaremos a função de título do pyplot. Chamaremos as funções pyplot xlabel e ylabel. E mostraremos nosso gráfico de linhas. Então deixe-me executar essas duas células de código. Nada será mostrado desde o início porque estamos apenas definindo valores. A seguir traçaremos nosso gráfico aqui, então veremos nossa reta gráfico desta próxima célula de código. Ok, então vemos nosso código sendo mostrado aqui em nosso gráfico. Temos um título de gráfico de amostra, nosso rótulo x e rótulo y têm agora apareceu em nosso gráfico, junto com nossa linha. A seguir, podemos definir nossa fonte e cor para o título, rótulos, e então também podemos adicionar uma grade subjacente para nossa linha trama. Então, traçaremos novamente nossos arrays NumPy. Vamos definir nossas fontes para nosso título e rótulo. Portanto, para o título da fonte, usaremos a família Sans Serif. Usaremos a cor azul e daremos à fonte um tamanho de 25 pixels. Para nosso selo definiremos novamente a família de sans serif a cor será verde, e um tamanho de 15 pixels. Adicionaremos nosso fontDict parâmetro para definir fontes previamente definidas. Ok, e essas fontes definidas anteriormente são nosso fontTitle e nossas variáveis fontLabel que acabamos de descrever. Então, chamaremos a função title do nosso pyplot e iremos passe nosso fontDict é igual ao título da fonte que definimos. E para o xLabel e chamadas de função yLabel, não passaremos apenas em nosso rótulos para esses eixos, mas também passaremos o rótulo da fonte como o valor do ditado da fonte para cada um deles. E por último, chamaremos a chamada de função de grade.

Intermediário Fornecedor : Brian Higgins 3 lições · 12m em Árabe, Alemão, Inglês, Espanhol, Francês, Português, Chinese

Descrição do curso

Nestas lições, irá aprender a visualizar dados com gráficos de linhas. Mostraremos como criar uma única linha de gráfico com etiquetas e grelhas, e aprenderá a dispor subplots de gráficos de linhas. Começará por criar um gráfico de linhas simples e, em seguida, aprenderá a gerar gráficos de linhas com estilos como títulos, rótulos do eixo x e do eixo y e grelhas. Aprenderá também a especificar tipos de letra individuais para títulos e etiquetas de gráficos de linhas.

Em seguida, mostraremos como criar subparcelas de gráficos de linhas. Nestes gráficos, poderá definir a localização da linha e da coluna para cada subparcela. Utilizará números inteiros aleatórios Numpy para criar listas únicas de preços hipotéticos de acções num Pandas DataFrame e, em seguida, concluirá com a criação de gráficos de linhas utilizando os dados de acções de teste do Pandas DataFrame que criou.

O Que Você Vai Aprender

Criar um gráfico de linhas simples para visualizar dados
Adicionar títulos, rótulos de eixo x e eixo y e grades aos gráficos de linhas
Especificar fontes individuais para títulos e rótulos de gráficos de linhas
Dispor subgráficos de gráficos de linhas por localização de linha e coluna
Gerar listas hipotéticas de preços de ações usando inteiros aleatórios Numpy em um DataFrame Pandas
Plotar gráficos de linhas usando dados de um DataFrame Pandas

Principais Conclusões

Gráficos de linhas podem ser criados como gráficos simples com rótulos e grades ou organizados como vários subgráficos.
Gráficos de linhas podem ser estilizados com títulos, rótulos de eixo, grades e fontes especificadas individualmente.
Subgráficos podem ser organizados definindo a localização de linha e coluna para cada gráfico.
Inteiros aleatórios Numpy podem ser usados para construir listas hipotéticas de preços de ações dentro de um DataFrame Pandas.
Gráficos de linhas podem ser gerados diretamente a partir de dados armazenados em um DataFrame Pandas.

Perguntas Frequentes

O que vou aprender neste curso?

Você aprenderá a visualizar dados com gráficos de linhas, incluindo criar um gráfico de linhas simples com rótulos e grades, estilizar gráficos com títulos e rótulos de eixo, especificar fontes, organizar subgráficos de gráficos de linhas e plotar usando um DataFrame Pandas.

Quais tópicos as aulas cobrem?

As aulas cobrem Rótulos de Gráfico e Grades, Criando Subgráficos e Plotagem Com um DataFrame Pandas.

Quais habilidades vou ganhar com este curso?

Você desenvolverá habilidades em Visualização de Dados, Gráficos, Visualização de Informações, Gráficos de Linhas, Visualização Científica e Visualização.

Como os dados são preparados para os gráficos de linhas neste curso?

Você usará inteiros aleatórios Numpy para criar listas únicas de preços hipotéticos de ações em um DataFrame Pandas, então criar gráficos de linhas usando esses dados de ações de teste.