Вступ до інтерактивної візуалізації даних
Візуалізація даних — це практика представлення даних у графічному або ілюстративному форматі. Такий підхід допомагає швидко виявляти закономірності, тренди та аномалії, які можуть бути складними для розпізнавання у сирих таблицях даних. Традиційно діаграми та графіки були статичними, тобто відображали інформацію у фіксованому вигляді. Статичні графіки, наприклад створені за допомогою багатьох класичних бібліотек, корисні для простих звітів і друкованих матеріалів. Однак у сучасному аналізі даних все більшого значення набувають інтерактивні графіки. Інтерактивні візуалізації дозволяють масштабувати, фільтрувати, переглядати деталі при наведенні та навіть вибирати або виділяти точки даних, що спрощує дослідження складних наборів даних і ефективну комунікацію висновків. Можливість взаємодії з візуалізаціями особливо цінна, коли потрібно досліджувати великі набори даних, ділитися результатами онлайн або створювати інформаційні панелі, які дозволяють користувачам самостійно досліджувати дані.
Plotly — це потужна бібліотека Python, спеціально розроблена для створення інтерактивних візуалізацій даних. На відміну від багатьох традиційних інструментів побудови графіків, plotly дозволяє створювати графіки, що реагують на дії користувача, такі як наведення, клацання та масштабування. Основні можливості включають широкий вибір типів графіків (scatter-графіки, line-графіки, bar-діаграми, карти тощо); безшовну інтеграцію з веб-технологіями; а також підтримку експорту інтерактивної графіки у формат HTML для поширення або вбудовування. Plotly широко використовується для створення інформаційних панелей, інструментів дослідження даних і презентацій, де важлива залученість користувача. В екосистемі Python ця бібліотека є сучасною альтернативою статичним бібліотекам для побудови графіків, що дозволяє легко створювати захоплюючі інтерактивні графіки з мінімальною кількістю коду.
123456789101112131415161718192021import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Sample data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Interactive plot with Plotly Express fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Interactive Scatter Plot (Plotly)") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html)) # Static plot with matplotlib plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.title("Static Scatter Plot (matplotlib)") plt.xlabel("X values") plt.ylabel("Y values") plt.show()
Порівнюючи графіки, створені за допомогою matplotlib та Plotly, стає очевидною різниця у взаємодії користувача. Графік, побудований з використанням matplotlib, є статичним: ви можете переглядати точки даних, але не маєте можливості взаємодіяти з графіком поза межами відображеного. Натомість, точковий графік Plotly є інтерактивним за замовчуванням. Ви можете наводити курсор на точки для перегляду їхніх значень, масштабувати та переміщати графік. Така інтерактивність дозволяє глибше досліджувати дані та робить візуалізації більш захопливими й інформативними, особливо під час спільного використання або аналізу складних наборів даних.
У локальних середовищах (таких як VS Code, PyCharm або Jupyter Lab) ви можете просто використати fig.show(), щоб відобразити інтерактивний графік без додаткового HTML-коду для рендерингу.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 11.11Вступ до інтерактивної візуалізації даних
Свайпніть щоб показати меню
Візуалізація даних — це практика представлення даних у графічному або ілюстративному форматі. Такий підхід допомагає швидко виявляти закономірності, тренди та аномалії, які можуть бути складними для розпізнавання у сирих таблицях даних. Традиційно діаграми та графіки були статичними, тобто відображали інформацію у фіксованому вигляді. Статичні графіки, наприклад створені за допомогою багатьох класичних бібліотек, корисні для простих звітів і друкованих матеріалів. Однак у сучасному аналізі даних все більшого значення набувають інтерактивні графіки. Інтерактивні візуалізації дозволяють масштабувати, фільтрувати, переглядати деталі при наведенні та навіть вибирати або виділяти точки даних, що спрощує дослідження складних наборів даних і ефективну комунікацію висновків. Можливість взаємодії з візуалізаціями особливо цінна, коли потрібно досліджувати великі набори даних, ділитися результатами онлайн або створювати інформаційні панелі, які дозволяють користувачам самостійно досліджувати дані.
Plotly — це потужна бібліотека Python, спеціально розроблена для створення інтерактивних візуалізацій даних. На відміну від багатьох традиційних інструментів побудови графіків, plotly дозволяє створювати графіки, що реагують на дії користувача, такі як наведення, клацання та масштабування. Основні можливості включають широкий вибір типів графіків (scatter-графіки, line-графіки, bar-діаграми, карти тощо); безшовну інтеграцію з веб-технологіями; а також підтримку експорту інтерактивної графіки у формат HTML для поширення або вбудовування. Plotly широко використовується для створення інформаційних панелей, інструментів дослідження даних і презентацій, де важлива залученість користувача. В екосистемі Python ця бібліотека є сучасною альтернативою статичним бібліотекам для побудови графіків, що дозволяє легко створювати захоплюючі інтерактивні графіки з мінімальною кількістю коду.
123456789101112131415161718192021import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px from IPython.display import display, HTML # Sample data x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [10, 15, 13, 17, 14] # Interactive plot with Plotly Express fig = px.scatter(x=x, y=y, title="Interactive Scatter Plot (Plotly)") html = fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs="cdn") display(HTML(html)) # Static plot with matplotlib plt.figure() plt.scatter(x, y) plt.title("Static Scatter Plot (matplotlib)") plt.xlabel("X values") plt.ylabel("Y values") plt.show()
Порівнюючи графіки, створені за допомогою matplotlib та Plotly, стає очевидною різниця у взаємодії користувача. Графік, побудований з використанням matplotlib, є статичним: ви можете переглядати точки даних, але не маєте можливості взаємодіяти з графіком поза межами відображеного. Натомість, точковий графік Plotly є інтерактивним за замовчуванням. Ви можете наводити курсор на точки для перегляду їхніх значень, масштабувати та переміщати графік. Така інтерактивність дозволяє глибше досліджувати дані та робить візуалізації більш захопливими й інформативними, особливо під час спільного використання або аналізу складних наборів даних.
У локальних середовищах (таких як VS Code, PyCharm або Jupyter Lab) ви можете просто використати fig.show(), щоб відобразити інтерактивний графік без додаткового HTML-коду для рендерингу.
Дякуємо за ваш відгук!
