Pygalを使用してPythonでツリーマップを視覚化するにはどうすればよいですか?
データの視覚化は、データの下での複雑な作業や複雑な計算を実際に行うことなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。
Pygalは、インタラクティブなプロットやグラフのSVG(Scalar Vector Graphics)画像の作成に役立つオープンソースのPythonパッケージです。 SVGは、指定されたデータを使用してアニメーショングラフを動的に生成することを指します。これらのグラフのSVG画像は、要件に応じて使用およびカスタマイズできます。 SVGイメージは非常にスケーラブルであるため、高品質の形式でダウンロードできます。これらのダウンロードされた画像は、さまざまなプロジェクトやWebサイトなどに埋め込むこともできます。
これらのインタラクティブでカスタマイズされたグラフは、Pygalで簡単に作成できます。 Pygalは、棒グラフ、ヒストグラム、折れ線グラフなどの作成に役立ちます。
ツリーマップは、本質的にネストされている種類のデータを表すために使用されます。長方形で表されます。マップのサイズは、データセットに存在する値を表します。ツリーマップのサイズが大きいほど、データポイントの値が高いことを示します。
Pygalパッケージは、Windowsで以下のコマンドを使用してインストールできます-
pip install Pygal
Pygalを使用してツリーマップを作成する方法を理解しましょう-
例
import pygal from pygal.style import Style custom_style = Style(colors=('#E80080', '#404040', '#9BC850', '#E81190')) treemap = pygal.Treemap(height=400,width = 300,style=custom_style) treemap.title = "Treemap " treemap.add("label 1", [0.4,0.5,0.6, 0.7]) treemap.add("label 2", [1.2,1.3,1.4]) treemap.add("label 3", [1.5,1.6,1.9]) treemap.add("label 3", [1.8,1.9,2.0,2.1,2.2]) treemap.render_in_browser()
出力
説明
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必要なパッケージが環境にインポートされます。
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pygal.Treemap関数は、いくつかのパラメーターを使用して呼び出されます。
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これは、特性を追加するために使用される変数に割り当てられます。
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ツリーマップの色が定義されています。
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グラフの高さと幅も定義されます。
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ツリーマップのタイトルと値が定義されています。
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生成されたツリーマップをブラウザにプロットするために、「render_in_browser」関数が呼び出されます。
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Seabornライブラリを使用してPythonでポイントプロットを視覚化するにはどうすればよいですか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。 バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。 データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 ポイントプロットはバープロットに似ていますが、フィルバーを表す代わりに、データポイントの推定値は、他の軸上の特定の高さのポイントで表されます。これが例です- 例 impor
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countplotを使用してPythonSeabornLibraryのデータを視覚化するにはどうすればよいですか?
Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。カスタマイズされたテーマと高レベルのインターフェースが付属しています。 以前のプロットでは、データセット全体をグラフにプロットしました。バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。 棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 棒グラフの特殊なケースは、2番目の変数の統計値を計算する代わりに、データに関してすべてのカテゴリの観測数を表示するカウントプロットです。 「タイタニック」データセット