Робіть візуалізації ефективними

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Nick Strayer

Instructor

Що таке «ефективно»?

Зменшуйте зусилля, щоб побачити суть
Перерозташуйте графіки, щоб тримати фокус
Поліпшіть співвідношення «чорнила» до інформації
Не жертвуйте повідомленням

Хаотичну лінію спрощено у кілька кроків до прямої

Абстрактний звіт із трьома окремими графіками ліворуч і стрілкою праворуч, що показує ті самі три графіки, згруповані вгорі звіту

# 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)

Лінійний графік значень забруднення за різні роки поруч зі стовпчиковим графіком кількості спостережень для кожного року

Приберіть зайві легенди

Лінійний графік значень забруднення за різні роки поруч зі стовпчиковим графіком кількості спостережень, де стовпчики можуть слугувати легендою для лінійного графіка

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()

Лінійний графік значень забруднення за різні роки поруч зі стовпчиковим графіком кількості спостережень, де кольори стовпчиків слугують легендою для лінійного графіка

Давайте потренуємось

Удосконалення візуалізацій даних у Python