Eficientizarea vizualizărilor

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Nick Strayer

Instructor

Ce înseamnă eficient?

  • Reduceți efortul necesar pentru a înțelege mesajul
  • Reorganizați graficele pentru a menține focusul
  • Îmbunătățiți raportul „cerneală"/informație
  • Nu compromiteți mesajul

Linie haotică simplificată în mai mulți pași până la o linie dreaptă

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Un raport abstract cu trei grafice separate în stânga, cu săgeată spre dreapta arătând aceleași trei grafice grupate în partea de sus a raportului

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
# 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)

Grafic liniar al valorilor de poluare pe ani, alături de un grafic cu bare al numărului de observații pe an

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Eliminați legendele inutile

Grafic liniar al valorilor de poluare pe ani, alături de un grafic cu bare, evidențiind că acesta poate servi drept legendă pentru graficul liniar

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
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()

Grafic liniar al valorilor de poluare pe ani, alături de un grafic cu bare în care culorile barelor servesc drept legendă pentru graficul liniar

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Să exersăm!

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Preparing Video For Download...