Посты с тэгом графики


[Перевод] С помощью Python создаём математические анимации, как на канале 3Blue1Brown

Вы наверняка когда-то испытывали трудности в понимании математических концепций алгоритмов машинного обучения и для лучшего понимания темы пользовались обучающим ресурсом 3Blue1Brown. 3Blue1Brown — известный математический YouTube-канал, который ведёт Грант Сандерсон. Многим нравится 3Blue1Brown за прекрасные объяснения Гранта и великолепные анимации.

21 мая стартует новый поток курса о математике для Data Science. Специально к его запуску мы делимся переводом, в котором автор решил рассказать, как делать анимации, подобные анимациям на канале 3Blue1Brown, чтобы вы могли иллюстрировать свои идеи и рассуждения о математике и не только.

Читать далее


[Перевод] Визуализация пересечений и перекрытий с помощью Python

Изучение вариантов решения одной из самых сложных задач визуализации данных


Преобладающая задача в любом анализе данных — сравнение нескольких наборов чего-либо. Это могут быть списки IP-адресов для каждой целевой страницы вашего сайта, клиенты, которые купили определённые товары в вашем магазине, несколько ответов из опроса и многое другое.

В этой статье воспользуемся Python для изучения способов визуализации перекрытий и пересечений множеств, наших возможностей, а также их преимуществ и недостатков.


Диаграмма Венна
Приятного чтения!


[Из песочницы] Способы создания гистограмм с помощью Python

За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.

Начнем с того, чего я сама по своей неопытности не знала очень долго: столбчатые диаграммы и гистограммы — разные вещи. Основное отличие состоит в том, что гистограмма показывает частотное распределение — мы задаем набор значений оси Ox, а по Oy всегда откладывается частота. В столбчатой диаграмме (которую в англоязычной литературе уместно было бы назвать barplot) мы задаем и значения оси абсцисс, и значения оси ординат.

Для демонстрации я буду использовать избитый набор данных библиотеки scikit learn Iris. Начнем c импортов:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fro


[Перевод] 50 оттенков matplotlib — The Master Plots (с полным кодом на Python)

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужны и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.

Встретимся «внизу»!
Читать дальше →



Работа с данными среднего размера в Python. Pandas и Seaborn


Когда много работаешь с данными, нужно часто строить графики и делать разными преобразования над таблицами. Важно научиться делать это быстро и минимально напрягая мозг. Дело в том, что анализ данных во многом заключается в придумывании и проверке гипотез. Придумывать, конечно, интереснее, чем проверять. Но делать нужно и то и другое. Хорошие инструменты в тренированных руках помогают тратить на техническую работу минимальное количество времени и интеллектуальной энергии.

Я попробовал много инструментов: Excel, Python+Matplotlib, R+ggplot, Python+ggplot, и остановился на связке Python+Pandas+Seaborn. Решил с их использованием уже много задач и хотел бы поделиться наблюдениями.

Читать дальше →


[Из песочницы] Рисование графиков. Python. Tkinter

Это моя первая статья и я хотел бы рассказать о том как написать простейшую программу по рисованию графиков функций.
Статья ориентированна на новичков!
Начнем с того, что наша функция будет иметь вид:
y = c(x)
Где c(x) это выражение от одной переменной «x».
Сразу считаем её.

f = input('f(x):')


Считать значение функции мы будем функцией eval()
Подключим нужные нам библиотеки.

from math import *
from tkinter import *
f = input('f(x):')


Теперь надо нарисовать оси координат.

from math import *
from tkinter import *

f = input('f(x):')

root = Tk()

canv = Canvas(root, width = 1000, height = 1000, bg = "lightblue", cursor = "pencil")
canv.create_line(500,1000,500,0,width=2,arrow=LAST) 
canv.create_line(0,500,1000,500,width=2,arrow=LAST) 

canv.pack()	
root.mainloop()