Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Pygalを使用してPythonでラインプロットを生成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。

折れ線グラフは、データを線上の一連のデータポイントとして理解するのに役立ちます。

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を使用して折れ線グラフを作成する方法を理解しましょう

import pygal
from pygal.style import Style
custom_style = Style(colors=('#E80080', '#404040', '#9BC850', '#E81190'))

line_chart = pygal.Line(height=400,width = 300,style=custom_style)
line_chart.title = "Line chart"
line_chart.add("label 1", [0.4, 0.45,0.5,0.56])
line_chart.add("label 2", [1.2, 1.3,1.4,1.45])
line_chart.add("label 3", [1.5,1.56,1.58,1.6])
line_chart.add("label 4", [0.7,0.8,0.9,1.0])

line_chart.render_in_browser()

出力

Pygalを使用してPythonでラインプロットを生成するにはどうすればよいですか?

説明

  • 必要なパッケージが環境にインポートされます。

  • pygal.line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。

  • 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。

  • 線グラフの色が定義されています。

  • グラフの高さと幅も定義されます。

  • ラインプロットのタイトルと値が定義されています。

  • 生成された線グラフ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。


  1. Seabornライブラリを使用してPythonでカテゴリ散布図を表示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。 処理する必要のある変数が本質的にカテゴリである場合、一般的な散布図、ヒストグラムなどは使用できません。これは、カテゴリ散布図を使用する必要がある場合です。 「stripplot」、「swarmplot」などのプロットは、カテゴリ変数を操作するために使用されます。 「stripplot」関数は、変数の少なくとも1つがカテゴリである場合に使用されます。データは、軸の1つに沿って並べ替えられた方法で表されます。 ストリッププロット関数の構文 seaborn.stri

  2. 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