Содержание
Категории земель и виды разрешенного использования
19 февраля 2022
6714
Многие жители нашей страны, желающие приобрести земельные участки с коммуникациями в Подмосковье для дальнейшего строительства дома или коттеджа, плохо ориентируются в категориях и видах разрешенного использования земли.
Содержание статьи:
- Категории земель и виды разрешенного использования
- Классификация земельных участков по целевому назначению
- Виды разрешенного использования земель
Многие жители нашей страны, желающие приобрести земельные участки с коммуникациями в Подмосковье для дальнейшего строительства дома или коттеджа, плохо ориентируются в категориях и видах разрешенного использования земли. Незнание или непонимание каких-то важных нюансов земельного и градостроительного законодательства часто становится причиной возникновения серьезных проблем с представителями федеральных или муниципальных органов власти.
Особенно это касается ситуаций, когда участок отнесён к категории земель, где строительство различных объектов недвижимости законодательно запрещено.
В данной статье мы постарались подробно рассказать о том, какие в данный момент существуют категории земель. Помимо этого, мы рассмотрели виды разрешенного использования земельных участков. Искренне надеемся на то, что эта информация будет полезной всем, кто хочет самостоятельно разобраться в том, к какой категории принадлежит земельный участок, чтобы в будущем избежать применения штрафных санкций или уголовной ответственности, которая может последовать при ненадлежащем выполнении обязанностей по целевому использованию участка земли.
Классификация земельных участков по целевому назначению
Все виды земельных участков, расположенных на территории Российской Федерации, делятся на несколько категорий. Каждая категория имеет свой правовой статус, который регламентирует режим её целевого использования.
Всего существует семь категорий земельных участков:
- Земли сельскохозяйственного назначения.
К таковым относятся участки, которые не входят в существующие границы населенных пунктов и используются в сельскохозяйственных целях. Это может быть ведение личного подсобного хозяйства, рыбных промыслов, животноводства или производство сельскохозяйственной продукции. - Земли населенных пунктов. В эту категорию попадают земельные участки, предназначенные непосредственно для застройки населенных пунктов: как городских, так и сельских. Именно такие земли имеют большое значение для развития городов, сел и прочих муниципальных образований, где проживает большая часть населения нашей страны.
- Земли специального назначения (коммерческая земля). Это земли, на которых строятся разнообразные объекты промышленности, энергетики, транспорта, радиовещания и телевидения. Помимо этого, к данной категории были отнесены земельные участки, на территории которых располагаются военные части, осуществляющие функции по защите целостности и неприкосновенности Российской Федерации.
- Земли особо охраняемых территорий и объектов. Данные земли изымаются федеральным органами государственной власти полностью или частично из хозяйственного использования и оборота, так как они имеют природоохранное, научное, историко-культурное, эстетическое, рекреационное или оздоровительное значение.
- Земли лесного фонда. Эта категория включает земельные участки, которые заняты лесными массивами или предназначаются для восстановления лесной растительности. Сюда же относятся территории, отведенные под нужды лесного хозяйства. Это могут быть просеки, сельские угодья и дороги, расположенные вблизи водоемов, оврагов, склонов и опушек лесов.
- Земли водного фонда. Под эту категорию попадают все земли, занятые водными объектами. На территории этих земель могут возводиться различные сооружения, необходимые для удовлетворения потребностей населения в питьевой воде, а также гидротехнические и другие объекты, которые относятся к водному хозяйству.
- Земли запаса. По сути эти земельные участки находятся в резерве, так как в настоящий момент они не используются для каких-либо целей. Основная часть земель запаса сосредоточена на территориях, которые еще не освоены людьми. Большая часть таких участков находится на Дальнем Востоке, в Сибири и других подобных районах.
К таковым относятся участки, которые не входят в существующие границы населенных пунктов и используются в сельскохозяйственных целях. Это может быть ведение личного подсобного хозяйства, рыбных промыслов, животноводства или производство сельскохозяйственной продукции.
Данные земли изымаются федеральным органами государственной власти полностью или частично из хозяйственного использования и оборота, так как они имеют природоохранное, научное, историко-культурное, эстетическое, рекреационное или оздоровительное значение.
Основная часть земель запаса сосредоточена на территориях, которые еще не освоены людьми. Большая часть таких участков находится на Дальнем Востоке, в Сибири и других подобных районах.Виды разрешенного использования земель
Возможность использования конкретного участка земли напрямую зависит от того, какое целевое назначение было установлено органами государственной власти (например, земельный участок под бизнес). Именно вид разрешенного использования определяет возможность строительства на земельном
участке капитальных объектов недвижимости и их функциональное назначение. Помимо этого, в зависимости от установленного вида разрешенного использования варьируется кадастровая стоимость земельного участка и платежи, которые должен вносить владелец земли в казну государства.
Виды разрешенного использования делятся на три подгруппы:
- основные виды предусматривают размещение на земельном участке различных объектов капитального строительства, назначение которых не противоречит целям выделения и соответствует параметрам данной территориальной зоны;
- условно разрешённые виды использования участка определяются специальной комиссией, которая принимает решение о застройке земли после проведения публичных слушаний в порядке, установленном нормативными правовыми актами муниципального образования;
- вспомогательные виды допускают возможность размещения на земельном участке объектов, необходимых для нормального функционирования сооружений, построенных непосредственно в рамках основного вида разрешенного использования участка.
Чтобы получить подробные ответы на все вопросы, которые касаются продажи земельных участков в Подмосковье, купить ферму и узнать стоимость гектара земли достаточно позвонить нам по телефону +7 (495) 73-777-87.
Вернуться наверх
Что такое ДНП, СНТ, ИЖС, ЛПХ? — Коттеджные поселки
Главная / Условия покупки / Дополнительная информация /
Категория типа участка имеет очень важное значение при их приобретении и последующем использовании. Вообще, всем. заинтересованным в приобретении загородной недвижимости следует четко знать, что земельные участки могут подразделяться на четыре основных категории, а именно: ДНП, ИЖС, СНТ, ЛПХ.
Чтобы определиться с их различиями, преимуществами и недостатками, необходимо понимать значение перечисленных аббревиатур, которые могут ввергнуть в ступор любого неискушенного покупателя, подбирающего по объявлениям участок для последующего возведения на нём загородного дома.
Итак, что касается самих терминов:
- ДНП – не что иное, как дачное некоммерческое партнерство, самая прогрессивная на сегодняшний день категория.
- ИЖС – «классика», представляющая собой индивидуальное жилищное строительство
- СНТ – аналог ДНП, с некоторыми отличиями, означает садовое некоммерческое товарищество
- ЛПХ – такая устаревающая категория, постепенно выходящая с рынка, как личное подсобное хозяйство
Ознакомившись с расшифровкой типов земельных участков можно очень отчетливо разобраться с тем, для каких целей и как тот или иной конкретный участок земли должен использоваться, тем не менее, нельзя забывать и о существовании различных нюансов, а также имеющихся преимуществах и недостатках каждого из существующих типов земли.
При подборе вариантов с целью приобретения необходимо учитывать, что, если земля вам нужна для возведения на ней частного загородного дома или коттеджа, вас должна интересовать земля только таких категорий, как земли сельхоз назначения, а также земли поселений. Категории, которые имеют соответствующие разрешенные виды использования, это как раз и есть ДНП, ИЖС, СНТ и ЛПХ.
Исходя из законодательства нашей страны, располагаться они могут на землях следующих категорий:
- ИЖС должны находиться на землях поселений
- ДНП исключительно на землях сельхозназначения
- СНТ также на землях сельхозназначения
- ЛПХ могут быть расположены как на землях поселений, так и на землях сельхозназначения
В основном отличия оказываются «в пользу» участков ИЖС:
- Участки ИЖС могут находиться только в границах населенного пункта городского или сельского типа. Это накладывает на муниципальные власти обязанности по обеспечению их социальной инфраструктурой в виде свободных мест в школе и детском саде, а также наличием остановок общественного транспорта в пешей доступности.
- Как правило, большинство коттеджных посёлков ИЖС находятся в развитом населенном пункте (например, деревня Разметелево). Для жителей таких ИЖС коттеджных посёлков в шаговой доступности оказываются все необходимые социальные объекты: школа, детский сад, церковь, магазины продуктовые и промтоварные, предприятия общепита, остановки общественного транспорта, рынок, банк, почта, полиция, поликлиника и др. После передачи земельных участков под дорогами муниципальным властям, владельцы участков ИЖС не должны нести расходы на их ремонт и содержание. В садоводствах этих платежей не избежать.
- В садоводческих некоммерческих товариществах СНТ высшим органом управления посёлком является Общее собрание жителей согласно ФЗ-217. Решение общего собрания является обязательным для всех его членов, включая тех, кто голосовал «против» и тех, кто не является членом СНТ, но имеет земельный участок в границах садоводства и ведет индивидуальное дачное хозяйство. Если на общем собрании членов СНТ принимается целевая программа, например на строительство спортивной площадки, магазина, асфальтирование дорог — то каждый житель обязан оплачивать целевой взнос. Это добровольно-принудительная система, жизнь под диктовку большинства. В СНТ также существует обязательный ежемесячный или ежегодный платеж, который садоводы обязаны платить в СНТ согласно ФЗ-217.
- Многие банки более охотно выдают ипотеку на участки ИЖС, чем на садовые. То же касается и финансирования строительства домов на участках ИЖС.
- Кадастровая стоимость участков ИЖС выше кадастровой стоимости участков под садоводство (дачное строительство) и соответственно налог на землю оказывается выше на участки ИЖС. Тоже касается и кадастровой оценки домов, построенных на этих земельных участках.
После передачи земельных участков под дорогами муниципальным властям, владельцы участков ИЖС не должны нести расходы на их ремонт и содержание. В садоводствах этих платежей не избежать.
То же касается и финансирования строительства домов на участках ИЖС.
В то же время между участками ИЖС и садовыми в последние годы стало и много общего:
- С точки зрения возможности регистрации (прописки) в жилом доме на земельном участке, Конституционный суд РФ уравнял в правах граждан, владеющих участками ИЖС и под дачное строительство.
- Одинаковые требования предъявляются и к проектной документации: проект планировки территории (ППТ) необходим как для строительства коттеджных посёлков, расположенных в зоне ПС3 (под садоводство) согласно ФЗ-217, так и в зоне Ж2 (под ИЖС). На зону ИЖС действие федерального закона ФЗ-217 не распространяется.
- Примерно одинаковыми являются и затраты на строительство инженерных сетей (электричество, вода, газ, дороги) в посёлках ИЖС и СНТ.
- Государственная Дума РФ расширила действие закона о дачной амнистии и на дома, построенные на участках ИЖС. Так что теперь амнистия во многом уровняла расходы граждан на стадии строительства жилого дома и ввода его в эксплуатацию и сэкономила как расходы денежные, так и временные.
Более подробно о каждом из типов участков земли можно посмотреть в соответствующих разделах, перейдя по прямым ссылкам из выложенного здесь материала.
Стоит отметить, что компания 1-я Академия недвижимости разрабатывает все свои проекты коттеджных поселков в самом оптимальном и актуальном формате – к вашим услугам пока ещё имеющиеся свободные участки в ДНП Солнечное, Дружное, Коркинские просторы и Осиновая роща в Ленинградской области.
Типы и функции сюжета
Тип сюжета
Сюжет, используемый в художественной литературе, можно разделить на четыре типа:
линейный, эпизодический, параллельный и ретроспективный. Самый распространенный сюжет, используемый в
рассказы — это линейный сюжет.
Некоторые рассказы, хотя и довольно редко, также
используйте сюжет воспоминаний. Эпизодический и параллельный сюжеты, однако, встречаются только в
длинная художественная литература, то есть романы. В коротких рассказах не используйте эпизодические и параллельные сюжеты.
сюжеты, потому что короткие рассказы обычно концентрируются на одном событии с очень
ограниченное количество персонажей, а эпизодические и параллельные сюжеты включают
серия событий или более одного сюжета. В следующем разделе описывается каждый
кратко сюжет.
Линейный сюжет
Линейный сюжет (иногда его также называют драматическим или прогрессивным).
сюжет) представляет действие или события в хронологическом порядке. Обычно он начинается с
экспозиция (или введение в обстановку и персонажей) и конфликт.
После этого следует нарастающее действие, которое приводит к кульминации. Вскоре после
возникает кульминация, нисходящее действие, которое подводит читателя к развязке
(Рисунок 1).
| Рисунок 1. Драматический сюжет |
Боккаро Долгая прогулка домой рассказывается с использованием линейного или драматического или
прогрессивный сюжет. Начинается с установления обстановки и
персонажей (Джексон и его отец) и конфликт, т.е. состязание
Джексон и его отец вышли из ситуации, когда Джексон не смог забрать своего отца.
время, потому что он так погружен в просмотр фильмов. После этого некоторое повышение
событий (которые усложняют конфликт), например, когда Джексон придумывает
оправдание, чтобы избежать гнева отца, когда его отец выражает свое
разочарование своей ложью, и когда он говорит, что звонит в гараж, когда
Джексон не появляется в 16:00.
Кульминация истории наступает, когда отец Джексона злится на
себя за то, что понял, что не смог воспитать Джексона. За этой кульминацией следует
некоторыми падшими действиями, например, когда отец Джексона решает наказать себя
идя домой, и Джексон просит отца сесть в машину. Эти
падающее действие приводит к разрешению, т. е. когда Джексон чувствует себя огорченным и
болезненно, поскольку он видит, что его отец страдает от физической и эмоциональной боли, и
этот опыт учит его никогда не лгать отцу.
Эпизодический
Сюжет
Эпизодический сюжет также имеет хронологическую структуру. Однако,
в отличие от драматического сюжета, который концентрируется на одном событии, эпизод состоит из
ряд не связанных друг с другом инцидентов, которые связаны между собой общим
тему и/или персонажей. Эпизодический сюжет используется, когда автор хочет
показать событие, место, время или идею с разных точек зрения или когда он
хочет исследовать личность одного или нескольких персонажей или социокультурную
фон эпохи (см. рис. 2).
Поскольку этот сюжет включает в себя различные события с разными персонажами,
его можно использовать только в романе. Этот сюжет используется во многих приключенческих романах.
каждая часть или глава которого обычно освещает персонажа и представляет
другой аспект приключения. Презентация этих персонажей и
приключенческие ситуации позволяют читателю лучше понять
конфликт.
| 0020 |
Параллельный
Сюжет
Параллельный сюжет — это структура, которая позволяет автору комбинировать
или сплести два или более драматических сюжета в историю. Вначале эти множественные
драматические сюжеты развиваются сами по себе до их зарождающихся событий, но затем терпят крах
вместе в кульминационный момент. Хотя вначале они кажутся независимыми, все
их объединяет схожая тема (рис. 3). Этот заговор очень эффективен для
создать очень эмоциональный момент в кульминации среди читателей, потому что они
ранее участвовали в нескольких восходящих акциях.
| 10 воспоминаний Сюжет Сюжет воспоминаний представляет действие или события непоследовательно Функции Почему сюжет является одной из самых важных частей истории? Мы можем Как было определено в предыдущей статье, сюжет представляет собой серию Вторая функция сюжета — раскрыть персонажей. Как Третья функция сюжета — раскрытие темы. Автор может 12 типов графиков данных для визуализации от концепции до кода —Эта статья была опубликована в рамках блога Data Science Blogathon Введение Когда данные собираются, необходимо интерпретировать и анализировать их, чтобы получить представление о них. В этой статье представлен полный список графиков данных и их дополнительных подтипов. Для этой цели можно использовать несколько пакетов. Популярными пакетами, широко используемыми для этой цели, являются plotly и seaborn. В этой статье будет рассмотрен код, рисующий эти графики в plotly и seaborn/matplotlib. Визуальное представление этих графиков дано здесь для понимания. Код, используемый в этой статье для создания графиков и соответствующих сгенерированных визуальных графиков, размещен на GitHub по адресу: https://github.com/sameermahajan/MLWorkshop/tree/master/13.%20Visualization 9.0005 Эти типы графиков данных для визуализации иногда называются графиками или диаграммами в зависимости от контекста. Гистограмма Столбчатая диаграмма — это диаграмма, на которой представлены категориальные данные в виде столбцов прямоугольной формы. Высота или длина этих полос пропорциональны значениям, которые они представляют. Полосы могут быть вертикальными или горизонтальными. Вертикальную гистограмму иногда называют столбчатой диаграммой. Ниже приведена гистограмма, показывающая численность населения Канады по годам. Ниже приведен код, показывающий, как это сделать на графике. импортировать plotly.express как px
data_canada = px.data.gapminder().query("страна == 'Канада'")
рис = px.bar(data_canada, x='год', y='поп')
рис.шоу() Ниже приведен репрезентативный код выполнения этого действия в Seaborn. Существуют следующие типы гистограмм: Сгруппированная гистограммаСгруппированные гистограммы используются, когда в наборах данных есть подгруппы, которые необходимо визуализировать на диаграмме. Подгруппы различаются по цвету. Вот иллюстрация такого графика: Вот фрагмент кода, как это сделать на графике: импортировать plotly.express как px df = px.data.tips() рис = px.bar(df, x="пол", y="общий_счет", цвет="время") рис.шоу() Вот фрагмент кода, как это сделать в Seaborn: импортировать морской как sb df = sb. Гистограмма с накоплениемГистограммы с накоплением используются для отображения подгрупп набора данных. Тем не менее, бары укладываются друг на друга. Вот иллюстрация: Вот фрагмент кода, как это сделать на графике: импортировать plotly.express как px df = px.data.tips() рис = px.bar(df, x="sex", y="total_bill", color='time') рис.шоу() Фрагмент кода Seaborn: импорт панды импортировать matplotlib.pylab как plt импортировать Seaborn как sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = Истина df = pandas.DataFrame(dict( число=[2, 5, 1, 6, 3], количество=[56, 21, 34, 36, 12], выберите=[29, 13, 17, 21, 8] )) bar_plot1 = sns.barplot(x='number', y='count', data=df, label="count", color="red") bar_plot2 = sns. Сегментированная гистограммаЭто тип гистограммы с накоплением, где каждый столбец с накоплением показывает процент своего дискретного значения от общего значения. Общий процент равен 100%. Вот иллюстрация:
Линейный графикОтображает последовательность точек данных в виде маркеров. Точки обычно упорядочиваются по их значению на оси x. Эти точки соединяются отрезками прямых. Линейный график используется для визуализации тренда данных за определенные интервалы времени. Ниже приведен график ожидаемой продолжительности жизни в Канаде по годам в линейном графике. Вот как это сделать на графике: импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder().query("country=='Канада'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Ожидаемая продолжительность жизни в Канаде')
рис.Вот как это сделать в сиброне: импортировать морские перевозки как sns sns.lineplot(data=df, x="year", y="lifeExp") Вот типы линейных графиков: Простой линейный графикНа простом линейном графике отображается только одна линия. Одна из осей определяет независимую переменную. Другая ось содержит переменную, которая зависит от нее. Многолинейный графикМноголинейные графики содержат более одной линии. Они представляют несколько переменных в наборе данных. Этот тип графика можно использовать для изучения более чем одной переменной за один и тот же период. На графике можно изобразить как: импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder().query("континент == 'Океания'")
fig = px.line(df, x='year', y='lifeExp', color='country', symbol="country")
рис.шоу() Вот иллюстрация: В море как: импортировать морские перевозки как sns sns.lineplot(data=df, x='year', y='lifeExp', hue='country') Вот иллюстрация:
Составной линейный график Расширение простого линейного графика. Вот иллюстрация:
Круговая диаграммаКруговая диаграмма — это круговой статистический график. Чтобы проиллюстрировать числовую пропорцию, он разделен на ломтики. На круговой диаграмме для каждого среза длина каждой дуги пропорциональна количеству, которое она представляет. Центральные углы и площади также пропорциональны. Он назван в честь нарезанного пирога. Вот как это сделать на графике: импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder().query("год == 2007").query("континент == 'Европа'")
df.loc[df['pop'] < 2.e6, 'country'] = 'Другие страны' # Представляет только большие страны
fig = px.pie(df, values='pop', names='country', title='Население европейского континента')
рис.шоу() А вот как это выглядит: Seaborn не имеет функции по умолчанию для создания круговых диаграмм, но следующий синтаксис в matplotlib можно использовать для создания круговой диаграммы и добавления цветовой палитры Seaborn: импортировать matplotlib. Вот как это выглядит: Типы круговых диаграмм: Простая круговая диаграммаЭто основной тип круговой диаграммы. Его часто называют просто круговой диаграммой. Круговая диаграмма в разобранном видеОдин или несколько секторов диаграммы отделены (называются разнесенными) от диаграммы в разнесенной круговой диаграмме. Он используется для выделения определенного элемента в наборе данных. Это способ сделать это сюжетно: импортировать plotly.graph_objects как есть labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот'] значения = [4500, 2500, 1053, 500] # pull задается как часть радиуса круга fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values, pull=[0, 0, 0. А вот как это выглядит: В Seaborn атрибут взрыва кругового метода в matplotlib можно использовать как: импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
данные = [15, 25, 25, 30, 5]
labels = ['Группа 1', 'Группа 2', 'Группа 3', 'Группа 4', 'Группа 5']
цвета = sns.color_palette('пастель')[0:5]
plt.pie(данные, метки = метки, цвета = цвета, autopct='%.0f%%', взорваться = [0, 0, 0, 0.2, 0])
plt.show() Схема пончиковВ этой круговой диаграмме есть отверстие в центре. Отверстие делает его похожим на пончик, от которого он и получил свое название. Способ сделать это сюжетно: импортировать plotly.graph_objects как есть labels = ['Кислород','Водород','Двуокись углерода','Азот'] значения = [4500, 2500, 1053, 500] # Используйте `hole`, чтобы создать круговую диаграмму в виде пончика fig = go.Figure(data=[go.Pie(labels=labels, values=values,hole=.3)]) рис.шоу() А вот как это выглядит: Вот как это делается в Seaborn: импортировать numpy как np импортировать matplotlib. Пирог пирогаКруговая диаграмма — это диаграмма, которая создает совершенно новую круговую диаграмму с подробным описанием небольшого сектора существующей круговой диаграммы. Его можно использовать для уменьшения беспорядка и выделения определенной группы элементов. Вот иллюстрация:
Плитка пирогаЭто похоже на круговую диаграмму, за исключением того, что генерируется столбчатая диаграмма. Вот иллюстрация:
Трехмерная круговая диаграммаЭто круговая диаграмма, представленная в трехмерном пространстве. Вот иллюстрация: Для атрибута shadow можно установить значение True, чтобы сделать это в seaborn/matplotlib. импортировать matplotlib.pyplot как plt labels = ['Python', 'C++', 'Ruby', 'Java'] размеры = [215, 130, 245, 210] # Сюжет plt. ГистограммаГистограмма — это приблизительное представление распределения числовых данных. Данные разделены на непересекающиеся интервалы, называемые бинами и корзинами. Прямоугольник возводится над бином, высота которого пропорциональна количеству точек данных в бине. Гистограммы дают ощущение плотности распределения базовых данных. Вот картинка: Код участка: импортировать plotly.express как px df = px.data.tips() рис = px.histogram(df, x="total_bill") рис.шоу() Морской код: импортировать морские перевозки как sns
пингвины = sns.load_dataset("пингвины")
sns.histplot (данные = пингвины, x = "flipper_length_mm") Он классифицируется на различные части в зависимости от его распределения следующим образом: Нормальное распределение Эта диаграмма обычно имеет форму колокола. Бимодальное распределениеНа этой гистограмме есть две группы гистограмм с нормальным распределением. Это результат объединения двух переменных в наборе данных. Визуализация: Код участка: импортировать plotly.express как px
df = px.data.tips()
fig = px.histogram(df, x="total_bill", y="tip", color="sex", marginal="ковер",
hover_data=df.columns)
рис.шоу() Сиборн: импортировать морские перевозки как sns
радужная оболочка = sns.load_dataset("радужная оболочка")
sns.kdeplot(данные=радужная оболочка) Искаженное распределениеЭто асимметричный график с пиком, смещенным от центра. Пик стремится к началу или концу графика. Можно сказать, что гистограмма скошена вправо или влево в зависимости от направления, к которому стремится пик. Случайное распределение Эта гистограмма не имеет регулярной формы. Получается несколько пиков. Это можно назвать мультимодальным распределением. Распределение крайних пиковЭто распределение похоже на нормальное распределение, за исключением большого пика на одном из его концов. Распределитель гребенкиРаспределение гребенки похоже на гребенку. Высота брусков прямоугольной формы попеременно высокая и короткая. Диаграмма зонПредставляется областью между линиями и осью. Площадь пропорциональна количеству, которое она представляет. Это типы диаграмм с областями: Простая диаграмма областиIНа этой диаграмме цветные сегменты перекрывают друг друга. Их размещают друг над другом. Диаграмма с областями с накоплениемНа этой диаграмме цветные сегменты расположены друг над другом. Таким образом, они не пересекаются. 100% Диаграмма области с накоплением На этой диаграмме площадь, занимаемая каждой группой данных, измеряется в процентах от их количества от общего объема данных. Обычно вертикальная ось составляет сто процентов. Трехмерная диаграмма с областямиЭта диаграмма измеряется в трехмерном пространстве. Ниже мы рассмотрим визуальное представление и код наиболее распространенного типа. Визуальный: Сюжет: импортировать plotly.express как px df = px.data.gapminder() рис = px.area(df, x="год", y="поп", цвет="континент", line_group="страна") рис.шоу() Сиборн: импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
sns.set_theme()
df = pd.DataFrame({'период': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'команда_А': [20, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'команда_B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
'команда_C': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
plt.stackplot(df.period, df.team_A, df.team_B, df.team_C) Точечный графикТочечный график состоит из точек данных, нанесенных на график в виде точек. Есть два типа: Точечный график Уилкинсона В этом точечном графике локальное смещение используется для предотвращения наложения точек на графике. Точечный график КливлендаЭто диаграмма, похожая на диаграмму рассеяния, которая отображает данные вертикально в одном измерении. Код участка: импортировать plotly.express как px df = px.data.medals_long() рис = px.scatter(df, y="нация", x="количество", цвет="медаль", символ="медаль") fig.update_traces(marker_size=10) рис.шоу() Визуальный: Сиборн: импортировать морские перевозки как sns
sns.set_theme(style="whitegrid")
советы = sns.load_dataset("советы")
ax = sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips) Визуальный:
Точечная диаграмма Это тип графика, использующий декартовы координаты для отображения значений двух переменных для набора данных. Он отображается в виде набора точек. Их положение на горизонтальной оси определяет значение одной переменной. Положение на вертикальной оси определяет значение другой переменной. Диаграмму рассеяния можно использовать, когда одна переменная может контролироваться, а другая переменная зависит от нее. Визуальный: Код участка: импортировать plotly.express как px df = px.data.iris() # iris — это кадр данных pandas рис = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length") рис.шоу() Морской код: импортировать морские перевозки как sns
советы = sns.load_dataset("советы")
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip") В соответствии с корреляцией точек данных диаграммы рассеяния группируются в разные типы. Эти типы корреляции перечислены ниже Положительная корреляцияНа этих типах графиков увеличение независимой переменной указывает на увеличение переменной, которая от нее зависит. Точечная диаграмма может иметь высокую или низкую положительную корреляцию. Отрицательная корреляция На этих типах графиков увеличение независимой переменной указывает на уменьшение переменной, которая от нее зависит. Точечная диаграмма может иметь высокую или низкую отрицательную корреляцию. Нет корреляцииГоворят, что две группы данных, визуализированные на точечной диаграмме, не коррелируют, если между ними нет четкой корреляции. Пузырьковая диаграммаПузырьковая диаграмма отображает три атрибута данных. Они представлены положением x, положением y и размером пузырька. Визуализация: Код участка: импортировать plotly.express как px
df = px.data.gapminder()
рис = px.scatter(df.query("year==2007"), x="gdpPercap", y="lifeExp",
размер = "поп", цвет = "континент",
hover_name="страна", log_x=True, size_max=60)
рис.шоу() Морской код: импортировать matplotlib.pyplot как plt импортировать Seaborn как sns from gapminder import gapminder # импортировать набор данных данные = gapminder.loc[gapminder.year == 2007] b = sns.scatterplot(data=data, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", legend=False, размеры=(20, 2000)) b.set(xscale="журнал") plt. Их категории на разные типы основаны на количестве переменных в наборе данных, типе визуализируемых данных и количестве измерений в них. Простая пузырьковая диаграммаЭто базовый тип пузырьковой диаграммы, эквивалентный обычной пузырьковой диаграмме. Маркированная пузырьковая диаграммаПузырьки на этой пузырьковой диаграмме помечены для облегчения идентификации. Это нужно для работы с разными группами данных. Пузырьковая диаграмма с несколькими переменнымиЭта диаграмма содержит четыре переменных набора данных. Четвертая переменная выделена другим цветом. Пузырьковая диаграмма картыИспользуется для иллюстрации данных на карте. 3D пузырьковая диаграммаЭто пузырьковая диаграмма, созданная в трехмерном пространстве. Пузырьки здесь сферические. Радиолокационная карта Это графическое изображение, отображающее данные, состоящие из множества независимых переменных. Визуализация:
Код участка: импортировать plotly.express как px
импортировать панд как pd
df = pd.DataFrame(dict(
г=[1, 5, 2, 2, 3],
theta=['стоимость обработки','механические свойства','химическая стабильность',
'термическая стабильность', 'интеграция устройств']))
fig = px.line_polar(df, r='r', theta='theta', line_close=True)
рис.шоу() Морской код: импортировать панд как pd
импортировать Seaborn как sns
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
статистика = np.массив ([1, 5, 2, 2, 3])
labels=['стоимость обработки','механические свойства','химическая стабильность',
«термическая стабильность», «интеграция устройств»]
углы = np.linspace (0, 2 * np.pi, len (метки), конечная точка = False)
рис=plt.Типы радиолокационных карт: Простая радиолокационная диаграммаЭто базовый тип радиолокационной карты. Он состоит из нескольких радиусов, проведенных из центральной точки. Радиолокационная карта с маркерамиВ них отмечена каждая точка данных на диаграмме паука. Заполненная радиолокационная картаНа заполненных радиолокационных диаграммах пространство между линиями и центром паутины окрашено. График пиктограмм Он использует значки, чтобы дать более привлекательный общий вид небольших наборов дискретных данных. Значки представляют тему или категорию базовых данных. Например, данные о населении будут использовать значки людей. Каждый значок может представлять одну или несколько (например, миллион) единиц. Вот иллюстрация: В графике символ маркера может использоваться с Scatter graph_objs. Атрибут Icons можно использовать в методе figure библиотеки matplotlib. Полный листинг кода доступен на GitHub. Сплайн-схемаСплайн-диаграмма — это линейная диаграмма. Он соединяет каждую точку данных из ряда с подобранной кривой, которая представляет собой грубую аппроксимацию отсутствующих точек данных. Визуальная иллюстрация: В plotly это достигается в линейном графике путем указания line_shape как сплайна. Для этого в matplotlib можно использовать интерполяцию Scipy и linspace NumPy. Опять же, полный листинг кода представлен на GitHub. Коробка Box Plot — хороший способ посмотреть, как распределяются данные. У него есть коробка, как следует из названия. Один конец прямоугольника находится на 25 90 525 90 526 процентилях данных. Код участка: импортировать numpy как np импортировать plotly.express как px данные = np.массив ([-40,1,2,5,10,13,15,16,17,40]) рис = px.box (данные, точки = "все") рис.шоу() Визуализация: Морской код: импортировать морские перевозки как sns |
Во-первых, сюжет представляет историю.
Благодаря тому, что он делает и говорит, главный герой
Это понимание может касаться закономерностей, тенденций или взаимосвязей между переменными. Интерпретация данных — это процесс просмотра данных с помощью четко определенных методов. Они помогают придать значение данным и прийти к соответствующему выводу. Анализ — это процесс упорядочивания, категоризации и обобщения данных для ответа на вопросы исследования. Это должно быть сделано быстро и эффективно. Результаты должны выделяться и бросаться в глаза. Типы графиков данных для визуализации являются важным аспектом этой цели. С ростом данных эта потребность растет, и поэтому графики данных становятся очень важными в современном мире. Однако существует множество типов графиков, используемых для визуализации данных. Часто сложно выбрать, какой тип лучше всего подходит для вашего бизнеса или данных. Каждый из этих сюжетов имеет свои сильные и слабые стороны, которые делают его лучше других в некоторых ситуациях.
Он обсуждает, какой из них подходит для данной проблемы.
load_dataset('советы')
df = df.groupby(['размер', 'пол']).agg(mean_total_bill=("total_bill", 'mean'))
df = df.reset_index()
sb.barplot(x="size", y="mean_total_bill", hue="sex", data=df) 
barplot(x='number', y='select', data=df, label="select", color="green")
plt.legend(ncol=2, loc="верхний правый", frameon=True)
plt.show() 
шоу() 
Он используется при работе с различными группами данных из большого набора данных. Каждая линия графика заштрихована вниз по оси X. В нем каждая группа наложена друг на друга.
pyplot как plt
импортировать Seaborn как sns
данные = [15, 25, 25, 30, 5]
labels = ['Группа 1', 'Группа 2', 'Группа 3', 'Группа 4', 'Группа 5']
цвета = sns.color_palette('пастель')[0:5]
plt.pie(данные, метки = метки, цвета = цвета, autopct='%.0f%%')
plt.show() 
2, 0])])
рис.шоу() 
pyplot как plt
данные = np.random.randint (20, 100, 6)
plt.pie(данные)
круг = plt.Круг ((0,0), 0,7, цвет = 'белый')
p=plt.gcf()
p.gca().add_artist(круг)
plt.show() 
pie(размеры, метки=метки,
autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
плт.ось('равно')
plt.show() 
Его также можно использовать, когда обе непрерывные переменные независимы.
show() 
Он отображается в виде двумерной диаграммы трех или более количественных переменных. Эти переменные показаны на осях, начиная с одной и той же точки.
figure()
топор = fig.add_subplot(111, полярный=Истина)
ax.plot (углы, статистика, 'o-', ширина линии = 2)
ax.fill (углы, статистика, альфа = 0,25)
ax.set_thetagrids (углы * 180/np.pi, метки)
ax.set_title("Радарная диаграмма")
ax.grid(Истина) 
Параллельное сравнение данных выполняется либо в столбцах, либо в строках значков. Это для сравнения каждой категории друг с другом.
25 -й -й процентиль — это линия, на которой 25% точек данных лежат ниже нее. Другой конец прямоугольника находится на 75 перцентилях (определяется аналогично 25 перцентилям, как указано выше). Медиана данных отмечена линией. Есть две дополнительные линии, которые называются усами. Отметка 25-го процентиля называется «Q1» (представляет собой первый квартал данных). 75-й процентиль - это Q3. Разница между Q3 и Q1 (Q3 – Q1) составляет IQR (межквартильный диапазон). Усы отмечены в последних точках данных с обеих сторон в пределах предельного диапазона Q1 – 1,5 * IQR и Q3 + 1,5 * IQR. Точки данных за пределами этих усов называются «выбросами», поскольку они значительно отклоняются от остальных точек данных.