Tato kapitola představuje knihovnu Matplotlib a ukazuje, jak ji používat při práci s daty.

Úvod do vizualizace dat s Matplotlib

Rozhraní matplotlib.pyplot

Přidávání dat do objektu Axes

Přizpůsobení grafů

Úprava vzhledu dat

Úprava popisků os a přidání názvu grafu

Malé násobky

Vytvoření mřížky subgrafů

Vytváření small multiples pomocí plt.subplots

Malé násobky se sdílenou osou y

Úvod do Matplotlib

Data časových řad jsou data zaznamenaná v čase. Jejich vizualizace pomáhá lépe pochopit trendy a odhalit vztahy mezi daty.

Vizualizace dat časových řad

Načtení dat s časovým indexem

Vykreslení dat časové řady

Přiblížení pomocí časového indexu

Vizualizace časových řad s různými proměnnými

Vykreslení dvou proměnných

Definování funkce pro vykreslování časových řad

Použití vykreslovací funkce

Anotování dat časových řad

Anotování grafu dat časové řady

Zobrazení časových řad: vše dohromady

Vizualizace časových řad

Vizualizace umožňují kvantitativní srovnání dat. Tato kapitola představuje několik metod pro tvorbu kvantitativních vizualizací.

Kvantitativní srovnání: sloupcové grafy

Sloupcový graf

Skládaný sloupcový graf

Kvantitativní srovnání: histogramy

Vytváření histogramů

"Step" histogram

Statistické vizualizace

Přidání chybových úseček do sloupcového grafu

Přidání chybových úseček do grafu

Tvorba krabicových grafů

Kvantitativní srovnání: bodové grafy

Jednoduchý bodový graf

Kódování času pomocí barvy

Kvantitativní srovnání a statistické vizualizace

Tato kapitola ti ukáže, jak sdílet vizualizace s ostatními: jak ukládat grafy jako soubory, jak upravit jejich vzhled a jak automatizovat jejich tvorbu na základě vstupních dat.

Příprava grafů ke sdílení s ostatními

Výběr stylu pro tisk

Přepínání mezi styly

Ukládání vizualizací

Uložení souboru několikrát

Uložení grafu v různých velikostech

Automatická tvorba grafů z dat

Unikátní hodnoty sloupce

Automatizuj svou vizualizaci

Kam dál?

Sdílení vizualizací s ostatními

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

Vizualizace dat v grafech a obrázcích odhaluje vzory skryté v datech a přináší nové poznatky. Dobré vizualizace ti také pomáhají sdílet data s ostatními a jsou nezbytným nástrojem pro datové analytiky i další uživatele dat. V tomto kurzu se naučíš pracovat s Matplotlib – výkonnou knihovnou pro vizualizaci dat v Pythonu. Matplotlib ti poskytne stavební kameny pro tvorbu bohatých vizualizací různých typů datových sad. Zjistíš, jak vytvářet vizualizace pro různé druhy dat a jak je přizpůsobovat, automatizovat a sdílet.

Videa obsahují živé přepisy, které zobrazíš kliknutím na „Show transcript" v levém dolním rohu videa.
Glosář kurzu najdeš vpravo v sekci se zdroji.
Pro získání CPE kreditů musíš kurz dokončit a dosáhnout skóre alespoň 70 % v závěrečném hodnocení. K hodnocení se dostaneš kliknutím na upozornění na CPE kredity vpravo.

Introduction to Python

Naučte se vytvářet, upravovat a sdílet vizualizace dat pomocí Matplotlib.

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Naučte se vytvářet, upravovat a sdílet datové vizualizace pomocí Matplotlib.

Asociovaný datový vědec  v Pythonu

Vizualizace dat v Pythonu

Vytvoření mřížky subgrafů

Introduction to Data Visualization with Matplotlib

Interaktivní praktické cvičení