Python startangle là gì?
Biểu đồ vòng có thể hiển thị một chuỗi dữ liệu. Biểu đồ tròn hiển thị kích thước của các mục (được gọi là nêm) trong một chuỗi dữ liệu, Tỷ lệ với tổng của các mục. Các điểm dữ liệu trong biểu đồ hình tròn được hiển thị dưới dạng phần trăm của toàn bộ hình tròn Show
Matplotlib API has a function pie () tạo ra một biểu tượng tròn đại diện cho dữ liệu trong một mảng. Diện tích phần của mỗi hình nêm được cho bởi x / sum (x). Nếu tổng (x) < 1, thì giá trị của x cung cấp trực tiếp cho phân số và mảng sẽ không được chuẩn hóa. Bánh kết quả sẽ có một hình nêm trống có kích thước 1 - tổng (x) Biểu đồ hình tròn trông đẹp nhất nếu hình và trục là hình vuông hoặc khía cạnh Các trục bằng nhau Các tham số cần biết mảng xs. Wedges size. nhãn danh sách. Một chuỗi các chuỗi cung cấp các nhãn cho mỗi nêm. Màu sắcMột chuỗi các vòng màu matplotlib mà qua đó biểu đồ tròn sẽ xoay tròn. Nếu không, sẽ sử dụng các màu trong chu kỳ đang hoạt động. Autopctchuỗi, được sử dụng để gắn nhãn các nêm với giá trị số. Nhãn sẽ được đặt bên trong nêm. Định dạng chuỗi sẽ là fmt% pctĐoạn mã sau sử dụng hàm pie () để hiển thị biểu đồ tròn của danh sách sinh viên đã đăng ký các từ khóa học ngôn ngữ máy tính khác nhau. Tỷ lệ phần trăm tương ứng được hiển thị bên trong mục tương ứng với sự trợ giúp của tham số autopct được đặt thành% 1. 2f%
2. Ví dụ minh hoạVí dụ 1. Bản trình diễn của biểu đồ vòng trên một cực
Kết quả Ví dụ 2. Thanh bánh Tạo biểu đồ "Thanh bánh" trong lần đầu tiên của hình tròn được "bùng nổ" thành biểu đồ thanh với sự phân tích sâu hơn về các đặc điểm của vị trí đó. Ví dụ minh họa bằng cách sử dụng một hình có nhiều bộ phận và sử dụng danh sách các bản vá để bổ sung hai Bản vá kết nối để liên kết các biểu đồ phụ Trong bài viết này mình giới thiệu với mọi người các biểu đồ mình hay dùng để hình dung dữ liệu bằng seaborn Nội dung chính Hiển thị Nội dung chính
Vì là intro nên để hiểu rõ hơn ý nghĩa của từng biểu đồ, mọi người có thể đọc thêm tại series data visualization của anh Ngọc tại đây và của anh Khánh tại đây I. Seaborn vs MatplotlibSeaborn là phần mở rộng của matplotlib, có nghĩa là seaborn kế thừa từ matplotlib và chính vì vậy, seaborn không thể thay thế hoàn toàn được matplotlib Mình sẽ so sánh nhanh giữa 2 công cụ visual này nhé Matplotlib Seaborn Function Thường được sử dụng trên các biểu tượng đơn giản như đồ thị. thanh, bánh nướng, đường kẻ, phân tán,. Về cơ bản, seaborn cung cấp nhiều dạng biểu tượng hơn, với cú pháp đơn giản và hình vẽ "mặc định" có thể hiển thị màu sắc cũng như mè và thú vị hơn. Xử lý đa hình Cần phải tắt bỏ hiện hình để hiện hình tiếp theoTự động tạo nhiều hình (Có thể gây tràn bộ nhớ) Tính linh hoạtCó khả năng tùy biến cao, mạnh mẽCung cấp nhiều giao diện thông thường được sử dụngDataframes và ArraysHoạt động vớiĐại khái là thế No startedII. Các biểu tượng thường được sử dụng trong seabornTrong bài viết này mình sẽ sử dụng thủ thuật dữ liệu, hành tinh iris vaf nhé
2. 1. Ghép lôKhi muốn nhìn tổng quan dữ liệu và mối quan hệ giữa các dữ liệu theo từng đối sánh với nhau, thì các cặp ô là lựa chọn vô cùng hoàn hảo (Các tính năng có dạng số, hiển thị ngẫu nhiên). v)
2. 2. ĐếmCountplot sẽ trả về số lượng của từng danh mục dưới dạng cột
Và với một chút điều chỉnh, chúng ta có thể sắp xếp các cột theo thứ tự tăng hoặc giảm (Có trường hợp xì hơi nhìn mà ko ra chả hạn)
Hoặc cũng có thể sử dụng countplot để xem tương quan giữa 2 tính năng. Ví dụ. Xem các ngày trong tuần nam, nữ ai trả nhiều hơn
2. 3. Histplot và Distplot (Trong phiên bản cũ của seaborn)Displot giúp ta xem được sự phân phối (Distribution) của dữ liệu ________số 8Use 8 thì ko còn thấy pdf nữa. v 02. 4. phân phối chungTương tự như pairplot, chúng ta có thể sử dụng 9 để xem phân phối dữ liệu 2hoặc 3hoặc 0Có rất nhiều lựa chọn có thể thử, tùy vào việc bạn nhìn vào biểu đồ nào sẽ thấy dễ hình dung về phân phối hơn 2. 5. lô thanhDữ liệu chuỗi thời gian có thể biểu diễn thông qua 0 (phiên bản hiện tại được khuyến nghị sử dụng 1). Xem thử việc sử dụng chúng với các hành tinh dữ liệu nào 1Attempt catplot with 2 xem sao nhé2. 6. Bản đồ nhiệtCái này chắc quá quen thuộc với mọi người khi muốn vẽ Ma trận tương quan rồi nhỉ? 22. 7. Cốt truyện hình hộp, cốt truyện bầy đàn và cốt truyện vĩ cầmÝ tưởng chung là giúp ta dễ hình dung hơn phân phối dữ liệu và phát hiện ngoại lệ 2. 7. 1. cốt truyện hộp 3And with 3 to see ai hút thuốc 42. 7. 2. âm mưu bầy đàn 52. 7. 3. Cốt truyện vĩ cầm () 62. 8. Biểu đồ tròn(Đổi gió sử dụng một chút matplotlib. pyplot ))____37III. Kết luậnVì vậy, mình đã giới thiệu đơn giản với mọi người các biểu đồ mình thường sử dụng khi sử dụng seaborn, để hiểu rõ hơn về cách sử dụng mà mọi người có thể xem tại mã nguồn của seaborn. Cảm ơn đã dành thời gian đọc bài viết của mình. Hẹn gặp lại sau. (KxSS) |