Эффективность визуализаций

Улучшение визуализации данных в Python

Nick Strayer

Instructor

Что значит «эффективно»?

Упростить восприятие истории
Реорганизовать графики для сохранения фокуса
Улучшить соотношение «чернил» и информации
Не искажать сообщение

Хаотичная линия, упрощённая до прямой в несколько шагов

Абстрактный отчёт: слева три отдельных графика, справа — те же три графика, сгруппированные в верхней части отчёта

# 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)

Линейный график значений загрязнения по годам рядом со столбчатой диаграммой числа наблюдений по каждому году

Удаление лишних легенд

Линейный график значений загрязнения по годам рядом со столбчатой диаграммой числа наблюдений, где показано, что столбчатая диаграмма может заменить легенду линейного графика

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()

Линейный график значений загрязнения по годам рядом со столбчатой диаграммой числа наблюдений, где цвета столбцов служат легендой для линейного графика

Давайте потренируемся!

Улучшение визуализации данных в Python