Description du cours
Dans ces leçons, nous explorons le travail avec plusieurs variables, plusieurs graphiques, sous-graphiques et comment interpréter les données. Nous commencerons par une exploration de plusieurs variables dans un graphique simple, tel qu'un graphique XY. Vous apprendrez la raison pour laquelle un tracé XY peut avoir un grand nombre de valeurs pour Y, mais une seule pour X. Nous présenterons également Numpy, un autre outil essentiel pour la visualisation des données. Numpy est un package fondamental pour le calcul scientifique, et peut activer des tableaux à n dimensions et effectuer des calculs sur ces tableaux rapidement.
Nous étudierons également une densité d'image plus élevée en traçant plusieurs images dans des espaces condensés. Vous commencerez également le processus d'apprentissage pour interpréter les données. En tant que spécialiste de la visualisation de données, vous aurez du mal à interpréter toutes sortes de données et à essayer de comprendre où elles s'intègrent et comment vous pourriez les visualiser. Dans ces leçons, vous apprendrez à présenter un grand tableau 3D contenant quelque 12.000 points de données, tous compris entre 0 et 255. À l'aide de Python, nous explorerons un autre fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules et examinerons le contenu.
Objectifs dev la formation :
- Décrire comment utiliser Numpy pour générer des nombres aléatoires
- Expliquer comment créer une sous-graphe
- Reconnaître un JPG
Ce que vous allez apprendre
- Travailler avec plusieurs variables dans un tracé simple tel qu'un tracé XY
- Expliquer pourquoi un tracé XY peut avoir de nombreuses valeurs Y mais une seule valeur X
- Utiliser Numpy pour générer des nombres aléatoires et travailler avec des tableaux à n dimensions
- Créer des sous-graphiques et tracer plusieurs images dans des espaces restreints
- Interpréter les données et déterminer comment elles s'intègrent et comment les visualiser
- Reconnaître un JPG et examiner des fichiers de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules
Points clés à retenir
- Les leçons couvrent le travail avec de multiples variables, de multiples tracés, des sous-tracés et l'interprétation des données.
- Numpy est un package fondamental pour le calcul scientifique qui permet de créer des tableaux à n dimensions et d'y effectuer des calculs rapides.
- Une plus grande densité d'image peut être obtenue en traçant plusieurs images dans des espaces condensés.
- Un spécialiste de la visualisation de données est mis au défi d'interpréter toutes sortes de données et de comprendre où elles s'intègrent et comment les visualiser.
- En utilisant Python, le cours présente un grand tableau 3D d'environ 12 000 points de données, tous compris entre 0 et 255, et explore un fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules.
Foire aux questions
Quels sujets ce cours couvre-t-il ?
Il explore le travail avec plusieurs variables, plusieurs graphiques, des sous-graphiques, et la façon d'interpréter les données, en commençant par plusieurs variables dans un simple graphique XY et en introduisant Numpy comme outil principal pour la visualisation de données.
Qu'est-ce que Numpy et pourquoi est-il utilisé dans ce cours ?
Numpy est un paquetage fondamental pour le calcul scientifique qui permet de manipuler des tableaux à n dimensions et d'y effectuer des calculs rapidement. Le cours montre comment utiliser Numpy pour générer des nombres aléatoires.
À qui s'adresse ce cours ?
Il s'adresse aux spécialistes de la visualisation de données, qui ont pour défi d'interpréter toutes sortes de données et d'essayer de comprendre où elles s'intègrent et comment les visualiser.
Quel travail pratique le cours comprend-il ?
En utilisant Python, vous présenterez un grand tableau 3D contenant environ 12 000 points de données tous compris entre 0 et 255, et explorerez un fichier de données contenant du texte et des données numériques séparés par des virgules pour examiner son contenu.
Quelles leçons sont incluses ?
Le cours comprend les Tracés Multiples, l'Interprétation des Données, et les Tracés Multiples et Sous-tracés, et renforce les compétences en analyse de données, en science des données, en visualisation de données, en représentation graphique et en visualisation de l'information.
