Визуализация данных с помощью Matplotlib
В этом курсе вы узнаете как представить информацию в виде графиков и рисунков при помощи Matplotlib – мощной библиотеки визуализации данных на Python.
Преподаватель
Залина Озова
Более 3 лет преподаю информатику и математику. Обучаю студентов основам программирования. Реализую программы углубленного изучения предмета.
4часа
14видео
30упражнений
3600опыта
Описание курсаВ этом курсе вы узнаете как представить информацию в виде графиков и рисунков при помощи Matplotlib – мощной библиотеки визуализации данных на Python. Наглядно представленная информация будет полезна как и для рядовых пользователей, так и для аналитиков данных.
На курсе мы посмотрим на визуализации для различных типов данных, углубимся в настройки, автоматизацию и научимся делиться тем, что у нас получилось.
1. Знакомство с Matplotlib
В этой главе представлена библиотека визуализации Matplotlib и показано, как с ее помощью работать с данными.Знакомство с визуализацией данных с помощью Matplotlib
50
Используем matplotlib.pyplot интерфейс
100
Добавляем данные в объект Axes
100
Настройка ваших графиков
50
Настраиваем внешний вид данных
100
Настраиваем метки осей и добавляем заголовки
100
Панельная диаграмма (small multiple)
50
Создаем сетки подграфиков
50
Создаем панельную диаграмму с помощью plt.subplots
100
Рисуем панельную диаграмму с общей осью Y
100
2. Построение временных рядов
Данные временных рядов – это регистрируемые данные. Визуализация такого типа данных помогает прояснить тенденции и пролить свет на взаимосвязи между данными.Построение временных рядов данных
50
Считываем данные при помощи временного индекса
100
Строим временные ряды данных
100
Используем временной индекс для увеличения масштаба
100
Построение временных рядов с различными переменными
50
Строим график двух переменных
100
Определяем функцию, которая отображает данные временных рядов
100
Используем функцию для построения графика
100
Аннотация данных временных рядов
50
Аннотируем график данных временных рядов
100
Построим временные ряды: соберём всё воедино!
100
3. Количественные сравнения и статистические визуализации
Визуализации можно использовать для количественного сравнения данных. В этой главе объясняется несколько методов количественной визуализации.Количественные сравнения: столбчатые диаграммы
50
Строим столбчатую диаграмму
100
Создаем многослойную столбчатую диаграмму
100
Количественные сравнения: гистограммы
50
Создаем гистограмму
100
Создаем ступенчатую гистограмму
100
Статистическое построение графиков
50
Добавляем столбики ошибок к столбчатой диаграмме
100
Добавляем столбики ошибок к графику
100
Создаем "Ящик с усами" (диаграмму размаха)
100
Количественные сравнения: диаграммы рассеяния (точечная диаграмма)
50
Создаем простую точечную диаграмму
100
Кодируем время по цвету
100
4. Делимся визуализациями с другими пользователями
В этой главе вы увидите, как поделиться своими визуализациями с другими: как сохранить ваши графики в виде файлов, как настроить их внешний вид и как автоматизировать их создание на основе входных данных.Подготовка ваших графиков для обмена с другими пользователями
50
Выбираем стиль для печати
50
Учимся переключать стили
100
Сохранение ваших визуализаций
50
Сохраняем файл несколько раз, меняя параметры
100
Сохраняем изображение с разными размерами
100
Изменение визуализации в зависимости от поступивших данных
50
Извлекаем уникальные значения из столбца
100
Автоматизируйте свою визуализацию
100
Что будем делать дальше?
50
