Виды участков: Категории земель и виды разрешенного использования

Сюжет воспоминаний представляет действие или события непоследовательно
чтобы автор мог донести информацию о произошедших событиях
ранее. Это позволяет автору начать рассказ в середине динамичного повествования.
точку и мигните назад, чтобы вернуться к ней. Такая предыстория помогает
читатели получают полное представление о настоящих событиях, прежде чем перейти к
Предстоящие События. Как показано на рисунке 4, история начинается с события
происходящее в октябре 2018 года. Чтобы дать читателям полное представление о
событие, автор мелькает назад или представляет события, происходящие в
несколько предыдущих месяцев того же года. Ближе к концу рассказа
автор продолжает рассказывать историю в хронологическом порядке, представляя события
происходящие в ноябре и декабре 2018 года. Воспоминания могут происходить более одного раза.
и в разных частях рассказа. Например, на рис. 4 события
произошедшее в августе 2018 г., не следует за событием, имевшим место в июле 2018 г.
но тот, который произошел в январе 2018 года.

Функции
of Plot

Почему сюжет является одной из самых важных частей истории? Мы можем
укажите три причины, чтобы ответить на эти вопросы. Во-первых, сюжет представляет историю.
Во-вторых, раскрывает главного героя и его/ее развитие. В-третьих, сюжет
раскрывает тему.

Как было определено в предыдущей статье, сюжет представляет собой серию
взаимосвязанные события, составляющие историю. Именно сюжет представляет
история. Автор выбирает и упорядочивает события, чтобы постепенно высвобождать
экспозиция — нарастающие действия — кульминация — нисходящие действия — решение создать и
поддерживать интерес читателя. В ходе сюжета читатель эмоционально
участвует и хочет знать, что будет дальше. Это побуждает его продолжать
при чтении. Когда он/она достигает решения, читателю дается ощущение
завершение, потому что он закончил рассказ и пришел к заключению.

Вторая функция сюжета — раскрыть персонажей. Как
в повседневной жизни личность человека раскрывается через его действия (или то, что
он делает). В художественной литературе действия обычно используются для изображения персонажей.
личности и их роль в произведении. Обычно автор акцентирует внимание
к главному герою. Благодаря тому, что он делает и говорит, главный герой
раскрываются чувства, мысли и мотивы. Откуда вы знаете личность Джексона
в Долгая дорога домой? Бокарро никогда не описывает его напрямую. Он раскрывает Джексона
через то, что он делает, говорит и думает. Бокарро раскрывает его через сюжет.

Третья функция сюжета — раскрытие темы. Автор может
обязательно представить свою идею через прямое высказывание. Однако современные авторы
художественная литература имеет тенденцию выражать свою тему косвенно через элементы художественной литературы,
и сюжет является одним из основных элементов, чтобы сделать это. В Долгая прогулка домой , для
Например, Бокарро никогда прямо не заявляет, что «мучительная и болезненная
опыт может быть эффективным уроком». Но он раскрывает тему через то, что
Джексон делает это во время общения с отцом во время сюжета.***

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. 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.

В этой статье представлен полный список графиков данных и их дополнительных подтипов. Он обсуждает, какой из них подходит для данной проблемы.

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 гистограмма

Сгруппированные 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. 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) 

Гистограмма с накоплением

Гистограммы 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. barplot(x='number', y='select', data=df, label="select", color="green")
plt.legend(ncol=2, loc="верхний правый", frameon=True)
plt.show() 

Сегментированная гистограмма

Это тип гистограммы с накоплением, где каждый столбец с накоплением показывает процент своего дискретного значения от общего значения. Общий процент равен 100%. Вот иллюстрация:

Линейный график

Отображает 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. шоу() 

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 график

На простом линейном графике отображается только одна линия. Одна из осей определяет независимую переменную. Другая ось содержит переменную, которая зависит от нее.

Многолинейный график

Многолинейные 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. 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.

Вот иллюстрация:

Круговая диаграмма

Круговая 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. 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() 

Вот как это выглядит:

Типы круговых диаграмм:

Простая круговая диаграмма

Это основной тип круговой диаграммы. Его часто называют просто круговой диаграммой.

Круговая диаграмма в разобранном виде

Один 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. 2, 0])])
рис.шоу() 

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 пончиков

В 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. 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() 

Пирог пирога

Круговая 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 пирога

Это похоже на круговую диаграмму, за исключением того, что генерируется столбчатая диаграмма.

Вот иллюстрация:

Трехмерная круговая диаграмма

Это 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. pie(размеры, метки=метки,
        autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=140)
плт.ось('равно')
plt.show() 

Гистограмма

Гистограмма — 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 распределение

На 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 распределение

 Это 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 пиков

Это распределение похоже на нормальное распределение, за исключением большого пика на одном из его концов.

Распределитель гребенки

Распределение гребенки похоже на гребенку. Высота брусков прямоугольной формы попеременно высокая и короткая.

Диаграмма зон

Представляется областью между линиями и осью. Площадь пропорциональна количеству, которое она представляет.

Это типы диаграмм с областями:

Простая диаграмма области

IНа этой диаграмме цветные сегменты перекрывают друг друга. Их размещают друг над другом.

Диаграмма с областями с накоплением

На 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 областями

Эта 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 график

Точечный 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 Кливленда

Это 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. Его также можно использовать, когда обе непрерывные переменные независимы.

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 корреляция

На 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 корреляции

Говорят, что две группы данных, визуализированные на точечной диаграмме, не коррелируют, если между ними нет четкой корреляции.

Пузырьковая диаграмма

Пузырьковая 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. show() 

Их категории на разные типы основаны на количестве переменных в наборе данных, типе визуализируемых данных и количестве измерений в них.

Простая пузырьковая диаграмма

Это базовый тип пузырьковой диаграммы, эквивалентный обычной пузырьковой диаграмме.

Маркированная пузырьковая диаграмма

Пузырьки на этой пузырьковой диаграмме помечены для облегчения идентификации. Это нужно для работы с разными группами данных.

Пузырьковая диаграмма с несколькими переменными

Эта диаграмма содержит четыре переменных набора данных. Четвертая переменная выделена другим цветом.

Пузырьковая диаграмма карты

Используется для иллюстрации данных на карте.

3D пузырьковая диаграмма

Это пузырьковая диаграмма, созданная в трехмерном пространстве. Пузырьки здесь сферические.

Радиолокационная карта

Это графическое изображение, отображающее данные, состоящие из множества независимых переменных. Он отображается в виде двумерной диаграммы трех или более количественных переменных. Эти переменные показаны на осях, начиная с одной и той же точки.

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. 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) 

Типы радиолокационных карт:

Простая радиолокационная диаграмма

Это базовый тип радиолокационной карты. Он состоит из нескольких радиусов, проведенных из центральной точки.

Радиолокационная карта с маркерами

В них отмечена каждая точка данных на диаграмме паука.

Заполненная радиолокационная карта

На 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. Параллельное сравнение данных выполняется либо в столбцах, либо в строках значков. Это для сравнения каждой категории друг с другом.

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-схема

Сплайн-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. 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.

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
 sns.