التمثيل المرئي للبيانات ورسم المخططات البيانية

Name: التمثيل المرئي للبيانات ورسم المخططات البيانية
Author: Bill Hood

تعلم التخطيط والتباعد، وتعرّف على Pandas

شاهد الدرس الأول مجانًا — احصل على وصول كامل إلى جميع الدروس الـ3.

دورة تدريبية: عند الطلب

في هذا الدرس سنتعمق بشكل سريع في التخطيط والتباعد، وسنستخدم المخططات الفرعية وبعض أشياء المخطط الفرعي التي تعلمتها بالفعل. لا مكتبات جديدة matplotlib لأن PLT هو كل ما نحتاجه ،numpy الذي نعرفه. سنقدم هنا أيضًا شيئًا جديدًا أعتبره أفضل الممارسات. وهذا بيان تعريف أو إجراء فرعي، كما قد يسميه البعض. في الأساس، إنها دالة متكررة سنكررها مرارًا وتكرارًا. لذلك في حالتنا سنقوم بأكثر من مخطط واحد. لذلك سنقوم بكتابة تعريف سيوفر بالفعل طريقة لإنشاء مخطط لنا ببعض المتغيرات في المخطط نفسه ثم حجم الخط. ويمكنك أن ترى هنا مخطط العينة الأساسي لدينا. ولاحظ أنه عندما نقوم بتغيير حجم الخط، مثل تغييره إلى 12 وإعادة تشغيله مرة أخرى، في الأساس أن يغير هذه العناوين. هذا كل ما نحتاج إلى معرفته الآن. ما سنفعله هو أننا سنستدعي هذا عدة مرات ونلعب ببعض التخطيط والتباعد. والآن ماذا لو قمنا بترتيبها بدقة؟ ولذا فإن ما سيفعله هذا الجزء التالي من الكود هو، استخدام تنسيق الشكل الذي تحدثنا عنه سابقًا، إنشاء مصفوفة 2 في 2، عمودين، صفين، أربع مخططات، ثم سنستخدم مثالنا للمخطط ونستدعيه أربع مرات فقط. ومن هنا لماذا نستخدم التعريف. لذلك دعنا نشغل ذلك هناك. والآن ما يمكنك رؤيته هو أننا حصلنا على مخططاتنا الأربعة معًا، لكنها تتداخل قليلاً هنا. وهذا شيء ستجده يحدث. ومع ذلك، هناك حقاً، في الواقع تناسب سهل. وإذا نظرت إلى هذا الكود هنا، أحد الأشياء التي يمكننا القيام بها هو تحديد أن هذا المخطط سيكون بتخطيط ضيق. وبعد ذلك سيحسب التخطيط الضيق مقدار المساحة التي يحتاجها هذا ،بما في ذلك التسميات ،ويعيد تباعد هذا. لذلك دعنا نشغل هذا ونرى كيف يبدو. وها أنت ذا. ترى ذلك هناك لا مزيد من التداخلات. وهذا ما يفعله تخطيط الكتابة. هذا كل شيء عن التخطيط والتباعد. مكتبة الباندا القادمة.

متوسط مقدِّم الخدمة : Bill Hood 3 الدروس · 15m باللغات: العربية, الألمانية, الإنجليزية, الإسبانية, الفرنسية, البرتغالية, Chinese

وصف الدورة

في هذه الدروس، نبدأ في مناقشة التخطيط والتباعد بمزيد من التفصيل واستكشاف طرق مختلفة للتطوير والتخطيط باستخدام شكل مع المحور. ستبدأ بعد ذلك في استكشاف الباندا، وهي إحدى أهم أدوات التصور. ستكتشف كيف توفر Pandas ومكتبة Pandas حلولًا لجميع الأغراض للتصور، وفي بعض الحالات، تكون المكتبة الوحيدة التي ستحتاج إليها.

ما ستتعلمه

استكشاف التخطيط والتباعد عند التطوير والرسم البياني باستخدام الشكل ومحوره
استخدام Numpy لتوليد بيانات عشوائية للتصور البصري
العمل مع Pandas، و DataSeries، و DataFrame لتحليل البيانات وتصورها بصريًا
رسم البيانات بيانيًا باستخدام Pandas DataFrames
تطبيق الأدوات المرتبطة مثل قارئات CSV المستخدمة طوال المساق

النقاط الرئيسية

مكتبة Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر تم إنشاؤها خصيصًا لتحليل البيانات وعلوم البيانات.
تتميز Pandas بالسرعة والقوة والمرونة والسهولة في الاستخدام، وهي مخصصة للاستخدام مع Python 3.x.
يمكن لـ Pandas تقديم حل تصور متكامل ضمن مكتباتها الخاصة، وفي بعض الحالات تكون هي المكتبة الوحيدة التي ستحتاج إليها.
يقدم المساق الأدوات المرتبطة مثل قارئات CSV المستخدمة طوال الدروس.
تغطي الدروس التخطيط والتباعد، واستخدام Numpy لتوليد بيانات عشوائية، ومكتبات Pandas مثل DataSeries و DataFrames.

الأسئلة الشائعة

ما المواضيع التي يغطيها هذا المساق؟

يغطي المساق التخطيط والتباعد، والتطوير والرسم باستخدام الشكل ومحوره، واستخدام Numpy لتوليد بيانات عشوائية، والعمل مع Pandas، بما في ذلك DataSeries و DataFrames، لرسم البيانات وتصورها بصريًا.

ما هي Pandas ولماذا يتم استخدامها في هذا المساق؟

مكتبة Pandas هي مكتبة مفتوحة المصدر مخصصة لتحليل البيانات وعلوم البيانات. وتتميز بالسرعة والقوة والمرونة وسهولة الاستخدام، وفي بعض الحالات تكون هي مكتبة التصور الوحيدة التي ستحتاجها، حيث توفر حلاً كاملاً للتصور البصري ضمن مكتباتها.

ما لغة البرمجة المطلوبة لهذا المساق؟

مكتبة Pandas، مثل المكتبات الأخرى المستخدمة في هذا المساق، مخصصة للاستخدام بالاقتران مع Python 3.x.

ما الدروس التي يتضمنها هذا المساق؟

يتضمن المساق ثلاثة دروس: التخطيط والتباعد؛ مقدمة إلى Pandas و Dataframes؛ والرسم البياني باستخدام Pandas DataFrames.

ما المهارات التي سأكتسبها من هذا المساق؟

ستكتسب مهارات في تصور البيانات، والرسم البياني، وتصور المعلومات، ومكتبة Pandas (حزمة بايثون)، والرسومات الإحصائية، والتصور البصري.