ทำให้การแสดงผลข้อมูลมีประสิทธิภาพ

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python

Nick Strayer

Instructor

ประสิทธิภาพคืออะไร?

ลดความพยายามในการอ่านเรื่องราวจากกราฟ
จัดเรียงกราฟใหม่เพื่อรักษาจุดสนใจ
ปรับอัตราส่วน "หมึก" ต่อข้อมูลให้เหมาะสม
อย่าให้ข้อความหลักเสียหาย

เส้นที่ยุ่งเหยิงถูกทำให้เรียบง่ายขึ้นเป็นเส้นตรงทีละขั้น

รายงานที่มีกราฟแยกสามอัน (ซ้าย) และลูกศรชี้ไปยังกราฟทั้งสามที่จัดรวมกันไว้ที่ด้านบนของรายงาน (ขวา)

# 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)

กราฟเส้นแสดงค่ามลพิษในแต่ละปีวางเคียงข้างกราฟแท่งแสดงจำนวนการสังเกตในแต่ละปี

ลบ legend ที่ไม่จำเป็นออก

กราฟเส้นแสดงค่ามลพิษในแต่ละปีวางเคียงข้างกราฟแท่ง พร้อมระบุว่ากราฟแท่งสามารถใช้เป็น legend แทนกราฟเส้นได้

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()

กราฟเส้นแสดงค่ามลพิษในแต่ละปีวางเคียงข้างกราฟแท่ง โดยสีของแท่งทำหน้าที่เป็น legend สำหรับกราฟเส้น

มาฝึกกันเถอะ!

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python