Los datos son la moneda que ayuda a las organizaciones a escalar a gran escala. Sin embargo, dado que los dispositivos recopilan grandes cantidades de datos cada nanosegundo, las organizaciones enfrentan el desafío de obtener información precisa a partir de ellos. Por lo tanto, una de las mejores técnicas para utilizar eficazmente la visualización de datos es utilizar Matplotlib, una biblioteca de Python. Entendamos en detalle Cómo se utiliza la visualización de datos Con Matplotlib.
En este blog, discutimos:
Comprender los conceptos básicos de Matplotlib
Preparación de datos para visualización.
Una breve descripción general de los tipos importantes de gráficos de Matplotlib
Una breve descripción general de las técnicas avanzadas de Matplotlib
Mejores prácticas para una visualización de datos eficaz
Antes de examinar cómo Python admite la visualización de datos, comprendamos qué es Matplotlib en Python. Es una biblioteca Python completa que admite la visualización de datos 2D. A través de Matplotlib, los desarrolladores pueden crear imágenes que se pueden ampliar, barrer y actualizar en Python. Además, Matplotlib ayuda a personalizar estilos y diseños visuales. Ahora, veamos cómo usar Matplotlib en Python.
A. Instalacion y configuracion
Para instalar Matplotlib, primero debe instalar Python en su sistema Sitio web oficial de Python.
1. Instalación de Matplotlib
El siguiente paso es utilizar pip, el administrador de paquetes de Python, para instalar matplotlib. Alternativamente, puede usar el siguiente comando pip desde el símbolo del sistema: pip install matplotlib
Una vez instalada la biblioteca en el sistema, debe verificar que esté instalada ejecutando y guardando el script de Python. Después de eso, use el siguiente comando: python verificar_matlabplotlib.py
2. Prepare el entorno de desarrollo.
Si te estas preguntando Cómo se utiliza la visualización de datos El primer paso en matplotlib es configurar el entorno de desarrollo. Por lo tanto, permite a los desarrolladores crear y visualizar datos sin cambiar el entorno en vivo. En pocas palabras, el entorno de desarrollo es un taller de visualización de datos en matplotlib. Aquí se explica cómo configurarlo:
Primero, bifurca el repositorio matplotlib/matplotlib.git Y haga clic en el botón de bifurcación en la página. Significa crear un repositorio independiente en lugar de un clon.
Lo siguiente es extraer la última versión del código fuente usando git clone de la siguiente manera.
Utilice el entorno virtual de Python venv o conda para crear un entorno independiente
Finalmente, instale las dependencias de Python y ejecute el entorno en Matplotlib.
b. Empezando con Matplotlib
Una vez que instale Matplotlib, el siguiente paso es aprenderlo. Cómo utilizar Matplotlib en Python.
1. Importar Matplotlib
Además del método anterior, otra forma de instalar matplotlib en Linux es utilizar el administrador de paquetes. ejemplo:
Debian/Ubuntu: sudo apt-get install python3-matplotlib
Fedora: sudo dnf instala python3-matplotlib
Después de instalar Matplotlib con éxito, use el comando de importación matplotlib para importarlo.
2. Anatomía básica de la figura y los ejes de Matplotlib.
«Imagen» en Matplotlib se refiere al almacenamiento o contenedor externo en la ventana gráfica. Curiosamente, contiene muchos «ejes», también llamados objetos. Los ejes forman parte de la figura.
3. Creando una trama sencilla
Una parte importante del aprendizaje. Cómo usar matplotlib en Python Saber cómo crear un gráfico simple donde los datos se trazan contra el índice. Como resultado, se forma una línea recta.
Un requisito previo para una visualización de datos eficaz es la preparación de datos utilizando las siguientes estrategias. También aumenta la comprensión Cómo Python admite la visualización de datos:
A. Importar bibliotecas necesarias
Antes de la visualización de datos, debe importar las siguientes bibliotecas de datos de Python para realizar diversas funciones.
NumPy: Realiza operaciones numéricas
Matplotlib: Los desarrolladores lo utilizan para trazar y representar datos.
pandasEsta biblioteca admite la gestión y el análisis de datos.
b. Cargar y preparar información para ver
El siguiente paso es preparar los datos para su visualización. Extraiga datos de archivos CSV o bases de datos usando Pandas. Además, debe categorizar los datos en diferentes etiquetas para trazar.
C. Exploración y comprensión de datos.
La visualización de datos eficaz también requiere una comprensión profunda de los datos. Además, puede utilizar pandas para este propósito, ya que puede crear resúmenes de datos.
Cómo se utiliza la visualización de datos ¿En Matplotlib? Básicamente, funciona con una técnica llamada trazado, que significa representación gráfica de datos utilizando la función plot(). Dibuja o marca puntos en un programa. Además, esta función utiliza diferentes categorías de datos o parámetros para identificar puntos en el eje X o el eje Y. Entonces, veamos los tipos de gráficos más comunes a través de Matplotlib para representar datos visualmente.
A. Gráficos de líneas
Implica trazar puntos de datos donde se cruzan los ejes x y y. Todos los puntos de datos se conectan para formar una línea recta. Además, los gráficos de líneas se utilizan a menudo para mostrar el crecimiento a largo plazo. La tarea es:
trama.trama(x,y)
b. Platos de dispersión
Los diagramas de dispersión muestran diferentes puntos de datos independientes dispersos en un espacio bidimensional. Además, todos los puntos de datos en los diagramas de dispersión representan observaciones únicas. Se utilizan para determinar la relación entre la variable x y la variable y. La tarea es:
dispersión (x,y)
C. Gráficos de barras
Estos gráficos rectangulares horizontales o verticales se utilizan para comparar datos o mostrar cambios entre intervalos. La tarea es:
plt.bar(x, altura);
d. histograma
Una serie representa la distribución de un conjunto de datos en forma de frecuencia. Lo mismo ocurre con los gráficos de barras. La tarea es:
plt.hist(datos, volcado);
E. Gráficos circulares
Un gráfico circular es una representación circular de datos. El círculo se divide en rodajas o sectores para mostrar una distribución equilibrada de la información. La tarea es:
plt.pie(datos, etiquetas);
Las siguientes son técnicas avanzadas de Matplotlib para comprender cómo se utiliza la visualización de datos.
A. Subplacas y múltiples ejes
Las subtramas se refieren a la creación de múltiples tramas dentro de una sola figura. En las subtramas, hay múltiples ejes en la figura para crear múltiples posiciones. Además, ayuda a comparar diferentes conjuntos de datos. Aquí hay tres tareas diferentes para crearlo.
plt.ejes()
Higo. agregar_eje()
plt.subtramas()
b. Agregar leyendas y explicaciones.
Las técnicas de leyenda y anotación permiten a los desarrolladores agregar información contextual relacionada con los datos. Por tanto, Matplotlib ayuda a comprender mejor los datos visuales. Las funciones utilizadas para esta técnica son:
plt.leyenda()
plt. anotar()
C. Personaliza la apariencia de las parcelas.
Uno de los mejores beneficios. Cómo se utiliza la visualización de datos Permite la personalización de la trama en Matplotlib. Le permite utilizar diferentes colores, estilos, temas visuales, títulos de dibujos y etiquetas de ejes. Además, puede controlar las líneas de la cuadrícula y ajustar los límites de los ejes.
d. Trabajar con datos de fecha y hora
Una de las mejores funciones de Matplotlib para la visualización avanzada de datos es agregar etiquetas de datos y tiempo. Por tanto, es útil visualizar datos de series de tiempo. Matplotlib utiliza las funciones de conversión ‘date2num’ y ‘num2date’ para convertir instancias de fechas en fechas.
Las siguientes son algunas de las mejores prácticas para aprender. Cómo se utiliza la visualización de datos Efectivamente con la ayuda de matplotlib.
A. Elegir el gráfico correcto para los datos
La visualización de datos eficaz implica elegir el gráfico correcto en función de la naturaleza de los datos y la información que desea transmitir a través de ellos. Por ejemplo, los gráficos de líneas muestran la relación entre dos variables dependientes. Representa tendencias o patrones en una serie de intervalos. Por otro lado, los gráficos de barras se pueden utilizar cuando se desean comparar datos. Por tanto, elegir la trama adecuada depende de los siguientes factores.
La relación entre puntos de datos.
Datos continuos o categóricos
Número de variables
Los conocimientos que desea obtener
b. Garantizar claridad y simplicidad
La visualización de datos se utiliza en las organizaciones para representar claramente la información y compartir conocimientos valiosos con las partes interesadas relevantes. Por tanto, facilita la toma de decisiones informadas. Por lo tanto, debes mantener la claridad y la simplicidad al trazar en Matplotlib.
Utilice un diseño limpio y solo agregue variables relevantes
Mantener un equilibrio uniforme
Dar títulos claros al eje x y al eje y
C. Usa el color de manera efectiva
El uso de colores en gráficos de barras, histogramas y gráficos circulares ayuda a identificar y comunicar información claramente. Además, puedes utilizar colores contrastantes para resaltar diferentes partes. Sin embargo, es bueno garantizar la coherencia del color y evitar utilizar demasiados colores, ya que puede causar confusión.
d. Proporcionar contexto y explicaciones significativas.
Al mostrar datos visuales, también es necesario agregar información que proporcione contexto a las partes interesadas. Además, puede anotar datos mediante etiquetas o texto para resaltar tendencias o datos clave.
¿Cómo se utiliza la visualización de datos a través de matplotlib en la vida real? Los analistas e investigadores de datos lo utilizan para presentar datos de una manera que las partes interesadas puedan entenderlos fácilmente. Las principales industrias, como la atención médica, las finanzas y la educación, dependen de decisiones basadas en datos, por lo que hay demanda de profesionales con conocimiento de Matplotlib. Los cursos de ciencia de datos en línea de GoogleSeo lo ayudan a comprender qué es matplotlib en Python. También enseñan técnicas avanzadas de análisis y ciencia de datos. Además, los cursos requieren que los estudiantes trabajen en varios proyectos de visualización de datos y Python. Esto mejorará sus habilidades y les brindará la experiencia práctica que tanto necesitan. Explorar GoogleSeo Cursos de ciencia de datos en línea Para avanzar en su carrera en programación o codificación hoy.
