लेआउट के साथ कुशल विज़ुअलाइज़ेशन

Julia के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय

Gustavo Vieira Suñe

Data Analyst

लेआउट्स

एक फ़िगर में कई कर्व्स

एक डेंसिटी प्लॉट जो उम्र का वितरण दिखाता है, K-Pop सुनने की आवृत्ति के अनुसार समूहित. हर श्रेणी की एक कर्व उसी फ़िगर में.

प्लॉट ग्रिड (layout)

दो-बाय-दो ग्रिड में डेंसिटी प्लॉट्स जो उम्र का वितरण दिखाते हैं, K-Pop सुनने की हर आवृत्ति के लिए एक प्लॉट. हर प्लॉट की रेखा अलग रंग में है.

ग्रिड

using StatsPlots, DataFrames, CSV

# Load dataset
streaming = DataFrame(
    CSV.File("streaming.csv")
)

# Create density plot
density(
    streaming.Age,
    group=streaming."Frequency [K pop]",
    linewidth=2.5,

    # Set layout
    layout=4,
)

दो-बाय-दो ग्रिड में डेंसिटी प्लॉट्स जो उम्र का वितरण दिखाते हैं, K-Pop सुनने की हर आवृत्ति के लिए एक प्लॉट. सभी प्लॉट्स की रेखा का रंग समान है.

ग्रिड एलिमेंट्स को कस्टमाइज़ करना

using Colors

# Julia logo colors
logocolors = Colors.JULIA_LOGO_COLORS
colors = [logocolors.blue logocolors.red
    logocolors.green logocolors.purple]

density(
    streaming.Age,
    group=streaming."Frequency [K pop]",
    linewidth=2.5,
    layout=4,
    # Line colors
    linecolor=colors,
)

दो-बाय-दो ग्रिड में डेंसिटी प्लॉट्स जो उम्र का वितरण दिखाते हैं, K-Pop सुनने की हर आवृत्ति के लिए एक प्लॉट. हर प्लॉट की रेखा का रंग अलग है.

ग्रिड लेआउट नियंत्रित करना

density(
    streaming.Age,
    group=streaming."Frequency [K pop]",
    linewidth=2.5,
    linecolor=colors,

    # Layout dimensions
    layout=(4, 1),

    # Axis labels
    xlabel=["" "" "" "Age"],
    ylabel="Probability",
)

# Axis bounds
xlims!(10, 80)
ylims!(0, 0.2)

चार-बाय-एक ग्रिड में डेंसिटी प्लॉट्स जो उम्र का वितरण दिखाते हैं, K-Pop सुनने की हर आवृत्ति के लिए एक प्लॉट. हर प्लॉट की रेखा का रंग अलग है.

एडवांस्ड लेआउट्स

प्लॉट्स का एक ग्रिड. ऊपर की पंक्ति में दो बॉक्स प्लॉट हैं: उम्र बनाम स्ट्रीमिंग सर्विस और एंग्ज़ायटी लेवल्स बनाम स्ट्रीमिंग सर्विस. नीचे की पंक्ति में तीन हिस्टोग्राम हैं जो हर स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए उम्र का वितरण दिखाते हैं.

स्टेप-बाय-स्टेप

theme(:wong)
# Choose colors
colors = [:purple :green3 :firebrick1]


# First box plot
p1 = boxplot(streaming."Streaming service",
    streaming.Age,

    # Group by streaming service
    group=streaming."Streaming service",
    color=colors,

    label=false,
    ylabel="Age",
    # Remove outliers
    outliers=false)

प्रत्येक स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए उम्र का वितरण दिखाने वाला एक बॉक्स प्लॉट.

स्टेप-बाय-स्टेप

# Second box plot
p2 = boxplot(
    streaming."Streaming service",
    streaming.Anxiety,
    # Group by streaming service
    group=streaming."Streaming service",
    color=colors,
    label=false,
    ylabel="Anxiety",
    # Remove outliers
    outliers=false,
)

प्रत्येक स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए एंग्ज़ायटी लेवल्स का वितरण दिखाने वाला एक बॉक्स प्लॉट.

स्टेप-बाय-स्टेप

# Histograms
p3 = histogram(
    streaming.Age,
    group=streaming."Streaming service",
    color=colors,
    # Remove lines
    linewidth=0,

    # Set layout
    layout=(1, 3),

    xlabel="Age",
    # Set y-axis labels
    ylabel=["Frequency" "" ""]
)

हर स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए उम्र का वितरण दिखाने वाले तीन हिस्टोग्राम.

प्लॉट्स को जोड़ना

# Select layout
layout = @layout [a b; c]

प्लॉट के लेआउट स्ट्रक्चर को दिखाने वाली एक फ़िगर.

# Join the plots
plot(p1, p2, p3, layout=layout)

प्लॉट्स का एक ग्रिड. ऊपर की पंक्ति में दो बॉक्स प्लॉट हैं: उम्र और एंग्ज़ायटी लेवल्स बनाम स्ट्रीमिंग सर्विस. नीचे की पंक्ति में हर स्ट्रीमिंग सर्विस के लिए उम्र के तीन हिस्टोग्राम हैं.

अभ्यास करते हैं!

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