Графическая визуализация данных

С.В. Лемешевский (sergey.lemeshevsky at gmail.com)

Институт математики НАН Беларуси

Apr 1, 2020


Одной из важных частей в анализе данных является графическое визуализация. Это может быть частью исследовательского процесса — например, чтобы помочь идентифицировать выбросы или необходимые преобразования данных, или как способ генерирования идей для моделей. В Python есть много дополнительных библиотек для создания статических или динамических визуализаций, но мы сосредоточемся в основном на matplotlib и библиотеках, которые построены на её основе.

Со временем matplotlib породила ряд дополнительных наборов инструментов для визуализации данных, которые используют matplotlib в качестве «ядра». Одним из таких инструментов является seaborn.

Содержание

Краткий пример использования matplotlib
      Рисунки и подграфики
      Цвет, маркеры и стили линий
      Подписи к осям, масштаб и легенда
      Сохранение рисунков в файл
Построение графиков с помощью pandas и seaborn
      Линейные графики
      Столбчатые диаграммы
      Гистограммы и графики плотности распределения
      Диаграммы рассеяния или точечные графики
      Категориальные данные