Traçage avec des mots clés

Introduction

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à générer des graphiques en utilisant des chaînes de caractères correspondant à des variables au format numpy.recarray ou pandas.DataFrame avec l'argument clé data dans Matplotlib.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importation des bibliothèques requises

Dans cette étape, nous allons importer les bibliothèques nécessaires pour générer des graphiques à l'aide de mots clés.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Fixer la valeur de la graine

Dans cette étape, nous allons fixer la valeur de la graine pour le générateur de nombres aléatoires afin de s'assurer que les résultats sont reproductibles.

np.random.seed(19680801)

Créer des données

Dans cette étape, nous allons créer un dictionnaire data contenant des valeurs pour les variables a, b, c et d.

data = {'a': np.arange(50),
        'c': np.random.randint(0, 50, 50),
        'd': np.random.randn(50)}

data['b'] = data['a'] + 10 * np.random.randn(50)
data['d'] = np.abs(data['d']) * 100

Générer un graphique

Dans cette étape, nous allons générer un graphique en points dispersés en utilisant le dictionnaire data en tant qu'entrée pour la fonction scatter(). Nous utiliserons les chaînes de caractères correspondant aux variables a, b, c et d pour générer le graphique.

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter('a', 'b', c='c', s='d', data=data)
ax.set(xlabel='entrée a', ylabel='entrée b')
plt.show()

Interpréter le graphique

Dans cette étape, nous allons interpréter le graphique en points dispersés généré à l'étape 4. Le graphique montre la relation entre les variables a et b, avec la variable c utilisée pour déterminer la couleur de chaque point et la variable d utilisée pour déterminer la taille de chaque point. L'axe des x représente entrée a et l'axe des y représente entrée b.

Sommaire

Dans ce laboratoire, vous avez appris à générer des graphiques en utilisant des chaînes de caractères correspondant à des variables au moyen du format de données numpy.recarray ou pandas.DataFrame avec l'argument clé data dans Matplotlib. Vous avez également appris à interpréter un graphique en points dispersés à l'aide des variables a, b, c et d.