Acest capitol prezintă biblioteca de vizualizare Matplotlib și demonstrează cum se folosește cu date reale.

Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib

Utilizarea interfeței matplotlib.pyplot

Adăugarea datelor într-un obiect Axes

Personalizarea graficelor

Personalizarea aspectului datelor

Personalizarea etichetelor axelor și adăugarea titlurilor

Grafice multiple

Crearea unei grile de subgrafice

Crearea de grafice multiple cu plt.subplots

Grafice multiple cu axa y comună

Introducere în Matplotlib

Datele de tip serie de timp sunt date înregistrate în ordine cronologică. Vizualizarea acestora ajută la clarificarea tendințelor și evidențierea relațiilor dintre date.

Reprezentarea grafică a datelor de tip serie de timp

Citirea datelor cu un index temporal

Reprezentarea grafică a datelor de tip serie temporală

Utilizarea unui index temporal pentru a mări o perioadă

Reprezentarea grafică a seriilor de timp cu variabile diferite

Reprezentarea grafică a două variabile

Definirea unei funcții care reprezentă grafic date de tip serie temporală

Utilizarea unei funcții de reprezentare grafică

Adnotarea datelor de tip serie temporală

Adnotarea unui grafic cu date de tip serie temporală

Reprezentarea seriilor de timp: totul la un loc

Reprezentarea seriilor de timp

Vizualizările pot fi folosite pentru a compara datele în mod cantitativ. Acest capitol prezintă mai multe metode de vizualizare cantitativă.

Comparații cantitative: diagrame cu bare

Diagramă cu bare

Diagramă cu bare stivuite

Comparații cantitative: histograme

Crearea histogramelor

Histogramă de tip „step"

Reprezentări grafice statistice

Adăugarea barelor de eroare într-un grafic cu bare

Adăugarea barelor de eroare într-un grafic

Crearea diagramelor boxplot

Comparații cantitative: diagrame de dispersie

Scatter plot simplu

Codificarea timpului prin culoare

Comparații cantitative și vizualizări statistice

Acest capitol îți arată cum să distribui vizualizările către alții: cum să salvezi figurile ca fișiere, cum să le ajustezi aspectul și cum să automatizezi crearea lor pe baza datelor de intrare.

Pregătirea figurilor pentru a le partaja cu alții

Alegerea unui stil pentru tipărire

Schimbarea stilurilor

Salvarea vizualizărilor tale

Salvarea unui fișier de mai multe ori

Salvează o figură cu dimensiuni diferite

Automatizarea figurilor din date

Valori unice ale unei coloane

Automatizează vizualizarea

Ce urmează

Distribuirea vizualizărilor către alții

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

Vizualizarea datelor în grafice și figuri scoate la iveală tiparele din date și oferă perspective valoroase. Vizualizările bune te ajută și să comunici datele altora și sunt utile analiștilor de date și altor utilizatori. În acest curs, vei învăța să folosești Matplotlib, o bibliotecă Python puternică pentru vizualizarea datelor. Matplotlib îți pune la dispoziție elementele de bază pentru a crea vizualizări complexe ale diverselor tipuri de seturi de date. Vei învăța cum să creezi vizualizări pentru diferite tipuri de date și cum să le personalizezi, să le automatizezi și să le distribui.

Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Show transcript" în partea stângă jos a videoclipului.
Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea făcând clic pe notificarea de credite CPE din dreapta.

Introduction to Python

Învață să creezi, personalizezi și să partajezi vizualizări de date cu Matplotlib.

Învață să creezi, să personalizezi și să distribui vizualizări de date folosind Matplotlib.

Asociat Data Scientist  în Python

Vizualizare de date în Python

Crearea unei grile de subgrafice

Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib

Exercițiu interactiv practic