अपनी visualization ऑटोमेट करें
Matplotlib की सबसे बड़ी खूबियों में से एक यह है कि इसे इस तरह ऑटोमेट किया जा सकता है कि यह इनपुट में मिलने वाले डेटा के अनुसार खुद को ढाल ले। उदाहरण के लिए, अगर आपको ऐसे डेटा मिलते हैं जिनमें categories की संख्या पहले से ज्ञात नहीं है, तब भी आप एक bar plot बना सकते हैं जिसमें हर category के लिए एक bar हो।
इसी विचार पर आप इस अभ्यास में काम करेंगे। आप 2016 की समर ओलंपिक गेम्स के मेडल विजेताओं के डेटा को फिर से visualize करेंगे, लेकिन इस बार आपके पास ऐसा डेटासेट होगा जिसमें खेल की शाखाओं (sports branches) की संख्या पहले से निश्चित नहीं है। यह डेटा मेमोरी में pandas के DataFrame ऑब्जेक्ट summer_2016_medals के रूप में लोड होगा, जिसमें "Sport" नाम का एक कॉलम है जो बताता है कि हर row किस खेल शाखा से संबंधित है। एक "Weight" कॉलम भी है जो प्रत्येक एथलीट का वज़न बताता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
अभ्यास निर्देश
sportsके मानों पर iterate करें और अपने loop वैरिएबल के रूप मेंsportका उपयोग करें।- हर iteration में वे rows निकालें जहाँ
"Sport"कॉलमsportके बराबर हो। - दिए गए
axऑब्जेक्ट में एक bar जोड़ें, जिसे खेल के नाम से label करें, जिसकी ऊँचाई"Weight"कॉलम के mean के बराबर हो, और y-axis पर standard deviation को error bar के रूप में जोड़ें। - फ़िगर को
"sports_weights.png"फ़ाइल में सेव करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
fig, ax = plt.subplots()
# Loop over the different sports branches
for ____ in ____:
# Extract the rows only for this sport
sport_df = ____
# Add a bar for the "Weight" mean with std y error bar
____
ax.set_ylabel("Weight")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)
# Save the figure to file
____