পাইথনে বিভিন্ন চার্ট সহ ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন?

পাইথন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহার করা সহজ লাইব্রেরি প্রদান করে। ভালো কথা হল এই লাইব্রেরিগুলো ছোট বা বড় ডেটাসেটের সাথে কাজ করে।

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত কিছু পাইথন লাইব্রেরি হল −

• ম্যাটপ্লটলিব

• পান্ডা

• প্লটলি

• সামুদ্রিক

নীচে আমরা একটি নির্দিষ্ট ডেটার জন্য বিভিন্ন ধরণের ভিজ্যুয়ালাইজেশন চার্ট প্লট করতে যাচ্ছি সেই ডেটাটিকে আরও ভালভাবে বিশ্লেষণ করতে৷

আমরা বিভিন্ন চার্টের মাধ্যমে কল্পনা করার জন্য নীচের ডেটা সেট বিশ্লেষণ করতে যাচ্ছি −

মৌলিক প্লট

আসুন কিছু মৌলিক প্লট তৈরি করি:লাইন প্লট, স্ক্যাটার প্লট এবং হিস্টোগ্রাম

লাইন প্লট

লাইন গ্রাফ হল প্লট যেখানে x এবং y মানের একটি নির্দিষ্ট সেটের মধ্যে সম্পর্ক নির্দেশ করার জন্য একটি রেখা আঁকা হয়।

import matplotlib.pyplot as plt
Year = [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019]
India_Population = [1173108018,1189172906,1205073612,1220800359,1266344631,1309053980,1324171354,1339180127,1354051854,1368737513]
plt.plot(Year, India_Population)
plt.show()

আউটপুট

স্ক্যাটার প্লট

বিকল্পভাবে, আপনি ডেটা পয়েন্ট হিসাবে 2টি অবস্থান সহ পরিমাণ প্লট করতে চাইতে পারেন।

লাইন গ্রাফের মতো একই ডেটা বিবেচনা করুন, স্ক্যাটার প্লট তৈরি করতে আমাদের শুধুমাত্র উপরের কোডে একটি লাইন পরিবর্তন করতে হবে -

plt.plot(Year, India_Population,'o')

আউটপুট

হিস্টোগ্রাম

হিস্টোগ্রামগুলি প্রায়শই বিজ্ঞানের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহৃত হয় এবং এটি খুব সম্ভবত আপনাকে কোনও সময়ে সেগুলি প্লট করতে হবে। তারা প্লট বিতরণের জন্য খুব দরকারী।

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = [
['India', 2019, 'Medium', 1368737.513],
['India', 2019, 'High', 1378419.072],
['India', 2019, 'Low', 1359043.965],
['India', 2019, 'Constant fertility', 1373707.838],
['India', 2019,'Instant replacement', 1366687.871],
['India', 2019, 'Zero migration', 1370868.782],
['India', 2019,'Constant mortality', 1366282.778],
['India', 2019, 'No change', 1371221.64],
['India', 2019, 'Momentum', 1367400.614],]
df = pd.DataFrame(data, columns = ([ 'Country or Area', 'Year(s)', 'Variant', 'Value']))
df.hist()
plt.show()

আউটপুট

পাই চার্ট

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

n = 25
Z = np.ones(n)
Z[-1] *= 2.5

plt.axes([0.05, 0.05, 0.95, 0.95])
plt.pie(Z, explode = Z*.05, colors = ['%f' % (i/float(n)) for i in range(n)],
   wedgeprops = {"linewidth": 1, "edgecolor": "green"})
plt.gca().set_aspect('equal')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

আউটপুট

পোলার প্লট

কোড:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.axes([0.5,0.05,0.95,0.95], polar=True)

N = 25
theta = np.arange(0.0, 2.5*np.pi, 2.5*np.pi/N)
radii = 10*np.random.rand(N)
width = np.pi/4*np.random.rand(N)
bars = plt.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)

for r,bar in zip(radii, bars):
bar.set_facecolor( plt.cm.jet(r/10.))
bar.set_alpha(0.5)

ax.set_xticklabels([])
ax.set_yticklabels([])

plt.show()

আউটপুট