Использование Lightning для создания интерактивных визуализаций
Визуализация данных помогает анализировать скрытые закономерности в данных, которые не видны невооруженным глазом. Это может помочь в понимании поведения данных и ассоциации данных. Существует множество визуализаций, которые можно использовать для анализа данных, таких как гистограммы, точечные диаграммы и т. Д.
Интерактивные визуализации помогают генерировать больше информации, поскольку мы можем увеличивать или уменьшать масштаб визуализаций, а также контролировать различные точки данных. Это создает визуально привлекательное впечатление на зрителя. Эти визуализации настоятельно рекомендуются для презентаций.
Lightning - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая используется для создания интерактивных и полезных визуализаций данных. Он предоставляет широкий спектр графиков и графиков, которые мы можем создавать.
В этой статье мы исследуем Lightning и создадим с его помощью несколько визуализаций.
Давайте начнем…
Установка необходимых библиотек
Мы начнем с установки Lightning с помощью установки pip. Приведенная ниже команда установит Lightning с помощью pip.
pip install lightning
Импорт необходимых библиотек
На этом этапе мы импортируем все библиотеки, необходимые для создания визуализаций.
from lightning import Lightning from numpy import random
Создание диаграмм
Теперь мы начнем с создания нескольких диаграмм и узнаем, как создавать эти диаграммы. Для создания визуализаций мы будем использовать создание собственных данных с использованием случайной функции.
Перед созданием визуализации нам нужно будет инициализировать Lightning.
- Линейный график
series = random.randn(5, 50) lgn.line(series)
2. Точечная диаграмма
x = random.randn(1000) y = random.randn(1000) v = random.randn(1000) lgn.scatter(x, y, alpha=0.5, values=v, colormap='Reds')
3. Сетевая диаграмма
mat = random.rand(100,100) mat[mat<0.97] = 0 lgn.force(mat)
4. Географическая карта
states = ["NA", "AK", "AL", "AR", "AZ", "CA", "CO","CT",
"DC","DE","FL","GA","HI","IA","ID","IL","IN",
"KS","KY","LA","MA","MD","ME","MI","MN","MO",
"MS","MT","NC","ND","NE","NH","NJ","NM","NV",
"NY","OH","OK","OR","PA","RI","SC","SD","TN",
"TX","UT","VA","VI","VT","WA","WI","WV","WY"]
values = random.randn(len(states))
lgn.map(states, values, colormap='Greens')
Здесь вы можете наглядно визуализировать различные диаграммы и графики, которые мы создали с помощью Lightning. Все эти графики очень интерактивны и визуально привлекательны. Попробуйте это с разными наборами данных, создайте разные визуализации и дайте мне знать ваши комментарии в разделе ответов.
Эта статья написана в сотрудничестве с Пиюшем Ингале.
Перед тем, как ты уйдешь
Спасибо за чтение! Если вы хотите связаться со мной, свяжитесь со мной по адресу [email protected] или в моем профиле LinkedIn. Вы можете просмотреть мой профиль Github для различных проектов по науке о данных и руководств по пакетам. Кроме того, не стесняйтесь изучать мой профиль и читать разные мои статьи, связанные с наукой о данных.
