Tối ưu hóa biểu đồ của bạn

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python

Nick Strayer

Instructor

Thế nào là hiệu quả?

Giảm công sức để thấy câu chuyện
Sắp xếp lại biểu đồ để giữ trọng tâm
Cải thiện tỷ lệ “mực”/thông tin
Không làm sai lệch thông điệp

Đường biểu diễn hỗn loạn được đơn giản hóa qua nhiều bước thành đường thẳng

Báo cáo trừu tượng với ba biểu đồ riêng lẻ bên trái và mũi tên chỉ sang phải cho thấy cùng ba biểu đồ được nhóm ở đầu báo cáo

# Create a subplot w/ one row & two columns.
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)

# Pass each axes to respective plot
sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month)

sns.barplot('year', 'count', ax=ax2, data=obs_by_year)

Biểu đồ đường giá trị ô nhiễm theo nhiều năm cạnh biểu đồ cột số quan sát mỗi năm

Xóa chú giải không cần thiết

Biểu đồ đường giá trị ô nhiễm theo nhiều năm cạnh biểu đồ cột số quan sát mỗi năm, chỉ ra rằng cột có thể làm chú giải cho biểu đồ đường

sns.lineplot('month', 'NO2', 'year', ax=ax1, data=pol_by_month, palette='RdBu',)

sns.barplot('year', 'count', 'year', ax=ax2, data=obs_by_year,
            palette='RdBu', dodge=False)

# Remove legends for both plots
ax1.legend_.remove()
ax2.legend_.remove()

Biểu đồ đường giá trị ô nhiễm theo nhiều năm cạnh biểu đồ cột số quan sát, nơi màu cột đóng vai trò chú giải cho biểu đồ đường

Ayo berlatih!

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python