Строить графики онлайн по точкам: Построение графика по точкам — Калькулятор Онлайн

36 лучших инструментов для визуализации данных

Каждый день мы тонем в огромном количестве самой разной информации: от этикеток на продуктах до отчетов Всемирной организации здравоохранения. И подавать информацию так, чтобы она выделялась среди прочей, становится все сложнее и сложнее.

Если вы ищете способ просто и понятно рассказать о сложных данных, географии, объяснить неочевидные взаимосвязи, сложные или простые идеи, то вам нужна визуализация. Она хороша тем, что сразу привлекает внимание к ключевому посланию, демонстрирует закономерности, которые трудно уловить в тексте или в таблице с цифрами.

Существует много специальных инструментов для визуализации: некоторые из них совсем простые: нужно только загрузить данные и выбрать, как они будут отображаться. Другие программы более сложные и комплексные — требуют настройки и, например, знаний JavaScript.

Мы подобрали самые разные варианты: и для тех, кому нужен быстрый понятный результат, и для продвинутых пользователей. Есть из чего выбрать.

Позволяет строить очень подробные графики.

Это приложение создает диаграммы, презентации и дашборды. Вы можешь выполнить анализ при помощи JavaScript, Python, R, Matlab, Jupyter или Excel. Также есть несколько вариантов импорта данных. Библиотека визуализации и инструмент для создания диаграмм в режиме онлайн позволяют создавать по-настоящему красивые графики.

Хорошо подходит, чтобы собрать информацию со множества сервисов в единую систему.

В DataHero можно интегрировать данные из облачных сервисов и создавать диаграммы и дашборды. Не требует никаких специальных технических знаний, так что это отличный инструмент, которым может пользоваться вся команда.

Прекрасно подходит для небольших проектов.

Несмотря на то, что программа предлагает всего 6 видов диаграмм, бесплатная библиотека Chart.js подойдет для небольших проектов. Для построения диаграмм программа использует HTML5 Canvas и создает быстро реагирующий на изменения простой дизайн.

Создает наборы данных, которыми можно делиться в режиме реального времени.

Tableau Public — это практически бесплатный инструмент визуализации с графиками, диаграммами, картами и многим другим. Вы легко сможете загрузить информацию в систему, а потом наблюдать за тем, как все обновляется. Для ускорения процесса можно работать одновременно с другими участниками проекта.

5. Raw

Бесплатное веб-приложение с простым интерфейсом.

Это приложение с открытым кодом, которое можно бесплатно скачать, изменить и настроить под себя. В нем можно делать векторные визуализации в форматах SVG или PNG.

Подходит для визуализации большого количества данных..

Это бесплатное приложение, которое позволяет исследовать и объяснять большие объемы данных. Вы можете настроить программу так, как нужно именно вам, она работает во всех основных браузерах. Есть функция сжатия графиков для смартфонов и планшетов.

Создает диаграммы при помощи HTML5 Canvas

ZingChart — это библиотека диаграмм на JavaScript. Благодаря многофункциональному API можно создавать интерактивные Flash или HTML5-диаграммы. В программе более 100 вариантов диаграмм, чтобы вы могли выбрать подходящий для ваших целей и формата данных.

Создает красивые визуализации в виде информационных карт.

Если вам нужен инструмент для визуализации данных с карт, обратите внимание на InstantAtlas. В нем можно создавать интерактивные динамические и узкопрофильные отчеты, объединяющие статистику и картографическую информацию.

Создает интерактивный таймлайн.

Timeline — это удобный виджет, который реагирует на движения мышки пользователя. Он упрощает создание графиков с большим количеством информации, и выдает их в компактном виде. К каждому элементу можно добавить более развернутую информацию, которая будет отображаться по клику — ни одна деталь не будет упущена.

10. Exhibit

Превращает визуализацию данных в игру.

Этот инструмент позволяет без труда создавать интерактивные карты и другие визуализации, которые можно использовать в обучающих целях. Хорошо подходит для статистических и исторических наборов данных, таких как флаги разных стран или места рождения известных людей.

В этой программе можно делать интерактивные карты и встраивать их на сайт.

Этот плагин подходит для дизайнеров, предпочитающих дорабатывать функционал под личные нужды с учетом собственного пользовательского опыта. API подключается достаточно просто, есть возможности для добавления собственного кода. Основную библиотеку можно расширить при помощи дополнительных плагинов с полезными опциями.

Позволяет использовать данные из OpenStreetMap и визуализировать их с помощью HTML5 и CSS3.

Еще один инструмент для создания карт, в котором можно создать полностью интерактивную визуализацию.

Основная библиотека сама по себе очень маленькая, но существует огромное количество плагинов, которые расширяют функционал до уровня профи. Например, можно добавить анимированные отметки, маски и зоны активности. Идеально подходит для проектов, где нужно показать данные, наложенные на географическую разметку (включая нестандартное проектирование).

Отлично справляется с созданием диаграмм.

Инструмент хорошо создает диаграммы по запросам данных, не нуждается в дополнительной настройке. Если вы хотите визуализировать общедоступные данные, то подойдет простой конструктор виджетов.

Упрощает визуализацию данных настолько, насколько это возможно.

Visual.ly — это одновременно и галерея, и инструмент для создания инфографики. Используя простой набор опций, можно создавать красивые визуализации данных. Это не просто визуализация данных, а нечто фантастическое, мечта инфоманьяка!

Сделай визуализацию бесплатно!

Visualize Free — это бесплатный инструмент, в котором можно использовать общедоступные данные или загружать собственные и создавать интерактивные визуализации. Визуализации выходят далеко за рамки простых графиков. Для работы нужен Flash, но результат может выводиться и в HTML5.

Комплексное решение для построения диаграмм на JavaScript и HTML5 под самые разные потребности.

FusionCharts Suite XT предлагает более 90 графиков и макетов, 965 карт с данными, готовые бизнес-панели и демки. JavaScript API позволяет легко интегрировать плагин в любое AJAX-приложение или JavaScript-фреймворк. Диаграммы, карты и информационные панели невероятно интерактивны, их легко настраивать и они работают на всех устройствах и платформах. В приложении также есть сравнительный анализ топовых библиотек диаграмм JavaScript.

JqPlot — отличное решение для линейных и точечных диаграмм.

К плагину прилагается несколько приятных дополнительных функций, таких как автоматическое создание трендовых линий и интерактивных точек, которые могут корректировать посетители сайта, соответственно обновляя набор данных.

Создает необычные диаграммы.

D3.js — это библиотека JavaScript, создающая диаграммы в форматах HTML, SVG и CSS. Можно использовать разные источники данных. Эта библиотека может сильно повысить уровень визуализации сложных наборов данных. Программа бесплатная и использует веб-стандарты, поэтому очень удобна и доступна для пользователей. Также есть интересные варианты интерактивной поддержки.

Фантастическая библиотека, написанная Николасом Бельмонте. Модульная структура позволяет загружать только то, что абсолютно необходимо для создания визуализаций. Есть ряд уникальных стилей и анимационных эффектов. Библиотеку можно использовать бесплатно (хотя поощряются донаты).

Средство визуализации данных на основе PHP.

Если нужно создавать диаграммы и графики на стороне сервера, jpGraph предлагает решение на основе PHP с большим выбором типов диаграмм. Инструмент бесплатный для некоммерческого использования и содержит обширную документацию. При рендеринге на сервере гарантирует постоянный визуальный вывод, хотя и за счет интерактивности и простоты использования.

Плагин предлагает широкий выбор опций.

Highcharts — это графическая библиотека JavaScript с огромным диапазоном доступных вариантов диаграмм. Результат визуализируется с использованием SVG в современных браузерах и VML в Internet Explorer. Графики автоматически поддерживают красивую анимацию, а фреймворк — потоки данных в реальном времени. Highcharts можно загрузить бесплатно и использовать в некоммерческих целях (или купить лицензию для коммерческого использования). Также можно воспроизводить демки, используя JSFiddle.

Отличается высоким уровнем гибкости и прекрасным набором инструментов для разработчиков.

Инструмент особенно полезен при создании специализированных визуализаций, таких как геосхемы. Предлагает встроенные средства управления анимацией и пользовательским взаимодействием.

Графически абсолютно не гибкий, но это хороший способ изучить данные. Например, создав «тепловые карты», подобные этой.

Некоторые довольно сложные вещи можно делать при помощи Excel: начиная с «тепловых карт» по клеткам до приблизительных диаграмм. Как инструмент для начального уровня он позволяет быстро изучить данные или создать визуализацию для внутреннего использования. Но есть ограничения: стандартный набор цветов, линий и стилей затрудняет создание графики. Тем не менее, он подходит в качестве средства быстрой передачи идей.

Для этих целей можно использовать и электронные таблицы Google. В них можно создавать те же диаграммы, что и в API Google Chart. 

CSV и JSON — общие форматы данных.

CSV (Comma-Separated Values) и JSON (JavaScript Object Notation) не являются средствами визуализации, но оба формата подходят для отображения данных. Для работы нужно будет понять их структуру и как добавить или удалить из них данные.

Перекрестный фильтр в действии: ограничивая диапазон ввода на каком-либо одном графике, мы затрагиваем все данные.

Это отличный инструмент для панелей мониторинга или других интерактивных инструментов с большими объемами данных.

По мере того, как появляются все более сложные инструменты, позволяющие людям продираться сквозь данные, графики и диаграммы превращаются в интерактивные виджеты графического интерфейса. Библиотека JavaScript Crossfilter может быть и первым, и вторым. Она не только отображает данные, но и позволяет увидеть реакцию других связанных диаграмм при ограничении диапазона данных.

Tangle создает сложную интерактивную графику.

Изменения в одном месте влияют на данные во всех связанных диаграммах. Образуется цикл обратной связи в реальном времени, позволяющий более глубоко вникать в сложные задачи.

Граница между наполнением и управлением еще больше размывается с помощью Tangle. При описании сложного взаимодействия или уравнения можно настроить вводные значения и увидеть результат для уже введенных. Это дает ощущение контроля и является отличным способом исследовать данные. Перетаскивание переменных позволяет увеличивать или уменьшать их значения и автоматически обновлять диаграмму. Результаты просто волшебные.

Эта библиотека делает упор на специализированные визуализаторы данных.

Polymaps создает изображения и векторные карты, используя SVG. Это картографическая библиотека, использующая уникальный подход к оформлению создаваемых карт, аналогичный применению CSS-селекторов.

Вероятно, наиболее полное и надежное решение из всех предложенных для отображения карт.

OpenLayers — самая надежная из всех библиотек для визуализации карт. Документации немного, обучение довольно сложное, но при решении некоторых задач этой программе нет равных. Когда вам нужен очень специфический инструмент, которого нет в другой библиотеке, он обязательно найдется в OpenLayers.

Проекции Kartograph вдохнут новую жизнь в стандартные плоские карты.

Основной посыл от разработчиков Kartograph — это «переосмысление картографии». Мы все привыкли к проекции Меркатора, но Kartograph предлагает гораздо больше вариантов.

Предлагает способ визуального комбинирования карт и табличных данных.

Это сайт из категории must-know. Легкость, с которой в этом инструменте можно комбинировать табличные данные с картами, не сравнить ни с чем. Есть возможность создать CSV-файл адресных строк, и он преобразует их в широты и долготы, отобразив на карте.

Обработка первых пяти таблиц производится бесплатно, после этого нужно выбрать ежемесячный тарифный план.

Обеспечивает кроссплатформенную среду для создания изображений, анимаций и интерактивных элементов.

Программа позволяет писать намного более простой код, который, в свою очередь, компилируется в Java. Существует также проект Processing.js, который упрощает использование веб-сайтов без апплетов Java, плюс порт для Objective-C, чтобы можно было использовать его на iOS. Это десктоп-приложение, но его можно запускать на всех устройствах. Существует множество примеров и кодов от сообщества пользователей.

Быстрый и простой способ для разработчиков создавать 2D-визуализации на основе Python.

NodeBox — это приложение OS X для создания 2D-графики и визуализации. Для использования нужно знать Python, но он позволяет быстро и просто настроить переменные и мгновенно просмотреть результаты. Похоже на Processing, но без интерактива.

33. R

Мощная бесплатная программа для статистических вычислений и создания графики. R — это наиболее сложный из перечисленных здесь инструментов.

Как статистический сборник, применяемый для анализа больших наборов данных, R — очень сложный инструмент, который требует времени на обучение, но предлагает мощную поддержку от других специалистов и пакетную библиотеку, которая постоянно расширяется. А еще в нем есть собственная поисковая система.

Научиться работать с этой программой будет сложнее, чем с любой другой из перечисленных здесь, но это того стоит.

Weka — это набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Мощное средство для изучения и обработки информации.

Weka -— хороший инструмент для классификации и кластеризации данных, но в нем можно создавать и простые графики.

Цветные области представляют кластеры данных, которые система считает похожими.

Когда люди говорят о связанности и соотношениях, по сути, они говорят о том, как некие точки связаны друг с другом по отношению к другим точкам. Эти «точки» могут быть людьми в компании, словами в документе или футбольными пасами — математика воспринимает все одинаково.

Gephi может не только обрабатывать большие массивы данных и создавать красивые визуализации, но также очищать и сортировать данные. Это очень нишевый пример использования и сложный программный продукт, но он даст фору всем, кто не знает об этом сокровище.

Создает анимированные визуализации.

jQuery Flot — специализированная jQuery-библиотека для построения диаграмм. В ней много удобных функций, она работает во всех популярных браузерах, включая Internet Explorer 6. Данные можно анимировать и, поскольку это плагин jQuery, полностью контролировать все аспекты анимации, ее отображения и взаимодействия с пользователем. Нужно уметь работать с jQuery.

Какие-то из этих инструментов проще использовать, какие-то требуют специфических знаний и умения программировать, но все они визуализируют только данные (которые еще надо собрать). Но ведь это далеко не все: в инфографику можно превратить описание товара, философской идеи или историю компании. И тут просто диаграммами не обойтись — нужна вдумчивая работа дизайнера. 

К счастью, не обязательно делать все это самостоятельно, можно обратиться к специально обученным людям в компании Top Lead. Мы сделаем для вас красивую и понятную инфографику, которая понравится и сотрудникам,и клиентам и партнерам.

Жмите на баннер и заказывайте инфографику для своей компании:

Как строить линейные графики, гистограммы и диаграммы в Matplotlib

В прошлых материалах вы встречали примеры, демонстрирующие архитектуру библиотеки matplotlib. После знакомства с основными графическими элементами для графиков время рассмотреть примеры разных типов графиков, начиная с самых распространенных, таких как линейные графики, гистограммы и круговые диаграммы, и заканчивая более сложными, но все равно часто используемыми.

Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.

Для выполнения кода импортируйте pyplot и numpy

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Линейные графики

Линейные графики являются самыми простыми из всех. Такой график — это последовательность точек данных на линии. Каждая точка состоит из пары значений (x, y), которые перенесены на график в соответствии с масштабами осей (x и y).

В качестве примера можно вывести точки, сгенерированные математической функцией. Возьмем такую: y = sin (3 * x) / x

Таким образом для создания последовательности точек данных нужно создать два массива NumPy. Сначала создадим массив со значениями x для оси x. Для определения последовательности увеличивающихся значений используем функцию np.arrange(). Поскольку функция синусоидальная, то значениями должны быть числа кратные π (np.pi). Затем с помощью этой последовательности можно получить значения y, применив для них функцию

np.sin() (и все благодаря NumPy).

После этого остается лишь вывести все точки на график с помощью функции plot(). Результатом будет линейный график.

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
plt.plot(x,y)
plt.show()

Этот пример можно расширить для демонстрации семейства функций, например, такого (с разными значениями n):

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y3)
plt.show()

Как можно увидеть на изображении, каждой линии автоматически присваивается свой цвет. При этом все графики представлены в одном масштабе. Это значит, что точки данных связаны с одними и теми же осями x и y. Вот почему каждый вызов функции plot() учитывает предыдущие вызовы, так что объект Figure применяет изменения с учетом прошлых команд еще до вывода (для вывода используется show()).

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y,'k--',linewidth=3)
plt.plot(x,y2,'m-.')
plt.plot(x,y3,color='#87a3cc',linestyle='--')
plt.show()

Как уже говорилось в прошлых в разделах, вне зависимости от настроек по умолчанию можно выбрать тип начертания, цвет и так далее. Третьим аргументом функции plot() можно указать коды цветов, типы линий и все этой в одной строке. Также можно использовать два именованных аргумента отдельно: color — для цвета и linestyle — для типа линии.

Код	Цвет
b	голубой
g	зеленый
r	красный
c	сине-зеленый
m	пурпурный
y	желтый
k	черный
w	белый

На графике определен диапазон от — 2π до 2π на оси x, но по умолчанию деления обозначены в числовой форме. Поэтому их нужно заменить на множители числа π. Также можно поменять делители на оси y. Для этого используются функции xticks() и yticks(). Им нужно передать список значений. Первый список содержит значения, соответствующие позициям, где деления будут находиться, а второй — их метки. В этом случае будут использоваться LaTeX-выражения, что нужно для корректного отображения π. Важно не забыть добавить знаки $ в начале и конце, а также символ r в качестве префикса.

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y,color='b')
plt.plot(x,y2,color='r')
plt.plot(x,y3,color='g')
plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0, np.pi, 2*np.pi],
           [r'$-2\pi$',r'$-\pi$',r'$0$',r'$+\pi$',r'$+2\pi$'])
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
           [r'$-1$',r'$0$',r'$+1$',r'$+2$',r'$+3$'])
plt.show()

Пока что на всех рассмотренных графиках оси x и y изображались на краях объекта Figure (по границе рамки). Но их же можно провести так, чтобы они пересекались — то есть, получит декартову система координат.

Для этого нужно сперва получить объект Axes с помощью функцию gca. Затем с его помощью можно выбрать любую из четырех сторон, создав область с границами и определив положение каждой: справа, слева, сверху и снизу. Ненужные части обрезаются (справа и снизу), а с помощью функции set_color() задается значение none. Затем стороны, которые соответствуют осям x и y, проходят через начало координат (0, 0) с помощью функции

set_position().

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y,color='b')
plt.plot(x,y2,color='r')
plt.plot(x,y3,color='g')
plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0, np.pi, 2*np.pi],
           [r'$-2\pi$',r'$-\pi$',r'$0$',r'$+\pi$',r'$+2\pi$'])
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
           [r'$-1$',r'$0$',r'$+1$',r'$+2$',r'$+3$'])
ax = plt.gca()
ax.spines['right']. set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

Теперь график будет состоять из двух пересекающихся в центре осей, который представляет собой начало декартовой системы координат.

Также есть возможность указать на определенную точку с помощью дополнительных обозначений и стрелки. Обозначением может выступать LaTeX-выражение, например, формула предела функции

sinx/x, стремящейся к 0.

Для этого в matplotlib есть функция annotate(). Ее настройка кажется сложной, но большое количество kwargs обеспечивает требуемый результат. Первый аргумент — строка, представляющая собой LaTeX-выражение, а все остальные — опциональные. Точка, которую нужно отметить на графике представлена в виде списка, включающего ее координаты (x и y), переданные в аргумент xy. Расстояние заметки до точки определено в xytext, а стрелка — с помощью arrowprops.

x = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.01)
y = np.sin(3*x)/x
y2 = np.sin(2*x)/x
y3 = np.sin(x)/x
plt.plot(x,y,color='b')
plt.plot(x,y2,color='r')
plt.plot(x,y3,color='g')
plt.xticks([-2*np.pi,-np.pi,0, np.pi, 2*np.pi],
           [r'$-2\pi$',r'$-\pi$',r'$0$',r'$+\pi$',r'$+2\pi$'])
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
           [r'$-1$',r'$0$',r'$+1$',r'$+2$',r'$+3$'])
plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}= 1$', xy=[0,1],xycoords='data',
             xytext=[30,30],fontsize=16, textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle="->",
             connectionstyle="arc3,rad=.2"))
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

В итоге этот код сгенерирует график с математической формулой предела, представленной точкой, на которую указывает стрелка.

Линейные графики с pandas

Рассмотрим более практический и приближенный к анализу данных пример. С ним будет видно, насколько просто использовать библиотеку matplotlib для объектов Dataframe из библиотеки pandas. Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции

plot() для получения графика с несколькими линиями.

import pandas as pd
data = {'series1':[1,3,4,3,5],
        'series2':[2,4,5,2,4],
        'series3':[3,2,3,1,3]}
df = pd.DataFrame(data)
x = np.arange(5)
plt.axis([0,5,0,7])
plt.plot(x,df)
plt.legend(data, loc=2)
plt.show()

Гистограммы

Гистограмма состоит из примыкающих прямоугольников, расположенных вдоль оси x, которые разбиты на дискретные интервалы, их называют bins. Их площадь пропорциональна частоте конкретного интервала. Такой способ визуализации часто используют в статистике для демонстрации распределения.

Для представления гистограммы в pyplot есть функция hist(). У нее также есть особенности, которых не найти у других функций, отвечающих за создание графиков.

hist() не только рисует гистограмму, но также возвращает кортеж значений, представляющих собой результат вычислений гистограммы. Функция hist() может реализовывать вычисление гистограммы, чего достаточно для предоставления набора значений и количества интервалов, на которых их нужно разбить. Наконец hist() отвечает за разделение интервала на множество и вычисление частоты каждого. Результат этой операции не только выводится в графической форме, но и возвращается в виде кортежа.

Для понимания операции лучше всего воспользоваться практическим примером. Сгенерируем набор из 100 случайных чисел от 0 до 100 с помощью random.randint().

pop = np.random.randint(0,100,100)
pop

array([33, 90, 10, 68, 18, 67,  6, 54, 32, 25, 90,  6, 48, 34, 59, 70, 37,
       50, 86,  7, 49, 40, 54, 94, 95, 20, 83, 59, 33,  0, 81, 18, 26, 69,
        2, 42, 51,  7, 42, 90, 94, 63, 14, 14, 71, 25, 85, 99, 40, 62, 29,
       42, 27, 98, 30, 89, 21, 78, 17, 33, 63, 80, 61, 50, 79, 38, 96,  8,
       85, 19, 76, 32, 19, 14, 37, 62, 24, 30, 19, 80, 55,  5, 94, 74, 85,
       59, 65, 17, 80, 11, 81, 84, 81, 46, 82, 66, 46, 78, 29, 40])

Дальше создаем гистограмму из этих данных, передавая аргумент функции hist(). Например, нужно разделить данные на 20 интервалов (значение по умолчанию — 10 интервалов). Для этого используется именованный аргумент bin.

n, bin, patches = plt.hist(pop, bins=20)
plt.show()

Столбчатые диаграммы

Еще один распространенный тип графиков — столбчатые диаграммы. Они похожа на гистограммы, но на оси x тут располагаются не числовые значения, а категории. В matplotlib для реализации столбчатых диаграмм используется функция bin().

index = [0,1,2,3,4]
values = [5,7,3,4,6]
plt.bar(index,values)
plt.show()

Всего нескольких строк кода достаточно для получения такой столбчатой диаграммы.

На последней диаграмме видно, что метки на оси x написаны под каждым столбцом. Поскольку каждый из них относится к отдельной категории, правильнее обозначать их строками. Для этого используется функция xticks(). А для правильного размещения нужно передать список со значениями позиций в качестве первого аргумента в той же функции. Результатом будет такая диаграмма.

index = np.arange(5)
values1 = [5,7,3,4,6]
plt.bar(index, values1)
plt.xticks(index+0.4,['A','B','C','D','E'])
plt.show()

Есть и множество других операций, которые можно выполнить для улучшения диаграммы. Каждая из них выполняется за счет добавления конкретного именованного аргумента в bar(). Например, можно добавить величины стандартного отклонения с помощью аргумента yerr вместе с соответствующими значениями. Часто этот аргумент используется вместе с error_kw, который принимает друге аргументы, отвечающие за представление погрешностей. Два из них — это eColor, который определяет цвета колонок погрешностей и capsize — ширину поперечных линий, обозначающих окончания этих колонок.

Еще один именованный аргумент — alpha. Он определяет степень прозрачности цветной колонки. Его значением может быть число от 0 до 1, где 0 — полностью прозрачный объект.

Также крайне рекомендуется использовать легенду, за которую отвечает аргумент label.

Результат — следующая столбчатая диаграмма с колонками погрешностей.

index = np.arange(5)
values1 = [5,7,3,4,6]
std1 = [0.8,1,0.4,0.9,1.3]
plt.title('A Bar Chart')
plt.bar(index, values1, yerr=std1, error_kw={'ecolor':'0.1','capsize':6},alpha=0.7,label='First')
plt.xticks(index+0.4,['A','B','C','D','E'])
plt.legend(loc=2)
plt.show()

Горизонтальные столбчатые диаграммы

В предыдущем разделе столбчатая диаграмма была вертикальной. Но блоки могут располагаться и горизонтально. Для этого режима есть специальная функция barh(). Аргументы и именованные аргументы, которые использовались для bar() будут работать и здесь. Единственное изменение в том, что поменялись роли осей. Категории теперь представлены на оси y, а числовые значения — на x.

index = np.arange(5)
values1 = [5,7,3,4,6]
std1 = [0.8,1,0.4,0.9,1.3]
plt.title('A Horizontal Bar Chart')
plt. barh(index, values1, xerr=std1, error_kw={'ecolor':'0.1','capsize':6},alpha=0.7,label='First')
plt.yticks(index+0.4,['A','B','C','D','E'])
plt.legend(loc=5)
plt.show()

Многорядные столбчатые диаграммы

Как и линейные графики, столбчатые диаграммы широко используются для одновременного отображения больших наборов данных. Но в случае с многорядными работает особая структура. До сих пор во всех примерах определялись последовательности индексов, каждый из которых соответствует столбцу, относящемуся к оси x. Индексы представляют собой и категории. В таком случае столбцов, которые относятся к одной и той же категории, даже больше.

Один из способов решения этой проблемы — разделение пространства индекса (для удобства его ширина равна 1) на то количество столбцов, которые к нему относятся. Также рекомендуется добавлять пустое пространство, которое будет выступать пропусками между категориями.

index = np.arange(5)
values1 = [5,7,3,4,6]
values2 = [6,6,4,5,7]
values3 = [5,6,5,4,6]
bw = 0. 3
plt.axis([0,5,0,8])
plt.title('A Multiseries Bar Chart', fontsize=20)
plt.bar(index, values1, bw, color='b')
plt.bar(index+bw, values2, bw, color='g')
plt.bar(index+2*bw, values3, bw, color='r')
plt.xticks(index+1.5*bw,['A','B','C','D','E'])
plt.show()

В случае с горизонтальными многорядными столбчатыми диаграммами все работает по тому же принципу. Функцию bar() нужно заменить на соответствующую barh(), а также не забыть заменить xticks() на yticks(). И нужно развернуть диапазон значений на осях с помощью функции axis().

index = np.arange(5)
values1 = [5,7,3,4,6]
values2 = [6,6,4,5,7]
values3 = [5,6,5,4,6]
bw = 0.3
plt.axis([0,8,0,5])
plt.title('A Multiseries Bar Chart', fontsize=20)
plt.barh(index, values1, bw, color='b')
plt.barh(index+bw, values2, bw, color='g')
plt.barh(index+2*bw, values3, bw, color='r')
plt.yticks(index+0.4,['A','B','C','D','E'])
plt.show()

Многорядные столбчатые диаграммы с Dataframe из pandas

Как и в случае с линейными графиками matplotlib предоставляет возможность представлять объекты Dataframe с результатами анализа данных в форме столбчатых графиков. В этом случае все происходит даже быстрее и проще. Нужно лишь использовать функцию plot() по отношению к объекту Dataframe и указать внутри именованный аргумент kind, ему требуется присвоить тип графика, который будет выводиться. В данном случае это bar. Без дополнительных настроек результат должен выглядеть как на следующем изображении.

import pandas as pd
index = np.arange(5)
data = {'series1': [1,3,4,3,5],
        'series2': [2,4,5,2,4],
        'series3': [3,2,3,1,3]}
df = pd.DataFrame(data)
df.plot(kind='bar')
plt.show()

Но для еще большего контроля (или просто при необходимости) можно брать части Dataframe в виде массивов NumPy и описывать их так, как в предыдущем примере. Для этого каждый нужно передать в качестве аргумента функциям matplotlib.

К горизонтальной диаграмме применимы те же правила, но нужно не забыть указать значение barh для аргумента kind. Результатом будет горизонтальная столбчатая диаграмма как на следующем изображении.

Многорядные сложенные столбчатые графики

Еще один способ представления многорядного столбчатого графика — сложенная форма, где каждый столбец установлен поверх другого. Это особенно полезно в том случае, когда нужно показать общее значение суммы всех столбцов.

Для превращения обычного многорядного столбчатого графика в сложенный нужно добавить именованный аргумент bottom в каждую функцию bar(). Каждый объект Series должен быть присвоен соответствующему аргументу bottom. Результатом будет сложенный столбчатый график.

series1 = np.array([3,4,5,3])
series2 = np.array([1,2,2,5])
series3 = np.array([2,3,3,4])
index = np.arange(4)
plt.axis([-0.5,3.5,0,15])
plt.title('A Multiseries Stacked Bar Chart')
plt.bar(index,series1,color='r')
plt.bar(index,series2,color='b',bottom=series1)
plt.bar(index,series3,color='g',bottom=(series2+series1))
plt.xticks(index,['Jan18','Feb18','Mar18','Apr18'])
plt.show()

Здесь для создания аналогичного горизонтального графика нужно заменить bar() на barh(), не забыв про остальные параметры. Функцию xticks() необходимо поменять местами с yticks(), потому что метки категорий теперь будут расположены по оси y. После этого будет создан следующий горизонтальный график.

series1 = np.array([3,4,5,3])
series2 = np.array([1,2,2,5])
series3 = np.array([2,3,3,4])
index = np.arange(4)
plt.axis([0,15,-0.5,3.5])
plt.title('A Multiseries Horizontal Stacked Bar Chart')
plt.barh(index,series1,color='r')
plt.barh(index,series2,color='b',left=series1)
plt.barh(index,series3,color='g',left=(series2+series1))
plt.yticks(index,['Jan18','Feb18','Mar18','Apr18'])
plt.show()

До сих пор объекты Series разделялись только по цветам. Но можно использовать, например, разную штриховку. Для этого сперва необходимо сделать цвет столбца белым и использовать именованный аргумент hatch для определения типа штриховки. Все они выполнены с помощью символов (|, /, -, \, *), соответствующих стилю столбца. Чем чаще он повторяется, тем теснее будут расположены линии. Так, /// — более плотный вариант чем //, а этот, в свою очередь, плотнее /.

series1 = np.array([3,4,5,3])
series2 = np.array([1,2,2,5])
series3 = np.array([2,3,3,4])
index = np.arange(4)
plt.axis([0,15,-0.5,3.5])
plt.title('A Multiseries Horizontal Stacked Bar Chart')
plt.barh(index,series1,color='w',hatch='xx')
plt.barh(index,series2,color='w',hatch='///',left=series1)
plt.barh(index,series3,color='w',hatch='\\\\\\',left=(series2+series1))
plt.yticks(index,['Jan18','Feb18','Mar18','Apr18'])
plt.show()

Сложенные столбчатые графики с Dataframe из padans

В случае со сложенными столбчатыми графиками очень легко представлять значения объектов Dataframe с помощью функции plot(). Нужно лишь добавить в качестве аргумента stacked со значением True.

import pandas as pd
data = {'series1': [1,3,4,3,5],
        'series2': [2,4,5,2,4],
        'series3': [3,2,3,1,3]}
df = pd.DataFrame(data)
df. plot(kind='bar',stacked=True)
plt.show()

Другие представления столбчатых графиков

Еще один удобный тип представления данных в столбчатом графике — с использованием двух Series из одних и тех же категорий, где они сравниваются путем размещения друг напротив друга вдоль оси y. Для этого нужно разместить значения y одного из графиков в отрицательной форме. Также в этом примере показано, как поменять внутренний цвет другим способом. Это делается с помощью задания значения для аргумента facecolor.

Также вы увидите, как добавить значение y с меткой в конце каждого столбца. Это поможет улучшить читаемость всего графика. Это делается с помощью цикла for, в котором функция text() показывает значение y. Настроить положение метки можно с помощью именованных аргументов ha и va, которые контролируют горизонтальное и вертикальное выравнивание соответственно. Результатом будет следующий график.

x0 = np. arange(8)
y1 = np.array([1,3,4,5,4,3,2,1])
y2 = np.array([1,2,5,4,3,3,2,1])
plt.ylim(-7,7)
plt.bar(x0,y1,0.9, facecolor='g')
plt.bar(x0,-y2,0.9,facecolor='b')
plt.xticks(())
plt.grid(True)
for x, y in zip(x0, y1):
    plt.text(x, y + 0.05, '%d' % y, ha='center', va = 'bottom')
for x, y in zip(x0, y2):
    plt.text(x, -y - 0.05, '%d' % y, ha='center', va = 'top')
plt.show()

Круговая диаграмма

Еще один способ представления данных — круговая диаграмма, которую можно получить с помощью функции pie().

Даже для нее нужно передать основной аргумент, представляющий собой список значений. Пусть это будут проценты (где максимально значение — 100), но это может быть любое значение. А уже сама функция определит, сколько будет занимать каждое значение.

Также в случае с этими графиками есть другие особенности, которые определяются именованными аргументами. Например, если нужно задать последовательность цветов, используется аргумент colors. В таком случае придется присвоить список строк, каждая из которых будет содержать название цвета. Еще одна возможность — добавление меток каждой доле. Для этого есть labels, которой присваивает список строк с метками в последовательности.

А чтобы диаграмма была идеально круглой, необходимо в конце добавить функцию axix() со строкой equal в качестве аргумента. Результатом будет такая диаграмма.

labels = ['Nokia','Samsung','Apple','Lumia']
values = [10,30,45,15]
colors = ['yellow','green','red','blue']
plt.pie(values,labels=labels,colors=colors)
plt.axis('equal')
plt.show()

Чтобы сделать диаграмму более сложной, можно «вытащить» одну из частей. Обычно это делается с целью акцентировать на ней внимание. В этом графике, например, для выделения Nokia. Для этого используется аргумент explode. Он представляет собой всего лишь последовательность чисел с плавающей точкой от 0 до 1, где 1 — положение целиком вне диаграмма, а 0 — полностью внутри. Значение между соответствуют среднему градусу извлечения.

Заголовок добавляется с помощью функции title(). Также можно настроить угол поворота с помощью аргумента startangle, который принимает значение между 0 и 360, обозначающее угол поворота (0 – значение по умолчанию). Следующий график показывает все изменения.

labels = ['Nokia','Samsung','Apple','Lumia']
values = [10,30,45,15]
colors = ['yellow','green','red','blue']
explode = [0.3,0,0,0]
plt.title('A Pie Chart')
plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,explode=explode,startangle=180)
plt.axis('equal')
plt.show()

Но и это не все, что может быть на диаграмме. У нее нет осей, поэтому сложно передать точное разделение. Чтобы решить эту проблему, можно использовать autopct, который добавляет в центр каждой части текст с соответствующим значением.

Чтобы сделать диаграмму еще более привлекательной визуально, можно добавить тень с помощью shadow со значением True. Результат — следующее изображение.

labels = ['Nokia','Samsung','Apple','Lumia']
values = [10,30,45,15]
colors = ['yellow','green','red','blue']
explode = [0.3,0,0,0]
plt.title('A Pie Chart')
plt.pie(values,labels=labels,colors=colors,explode=explode,shadow=True,autopct='%1.1f%%',startangle=180)
plt.axis('equal')
plt.show()

Круговые диаграммы с Dataframe из pandas

Даже в случае с круговыми диаграммами можно передавать значения из Dataframe. Однако каждая диаграмма будет представлять собой один Series, поэтому в примере изобразим только один объект, выделив его через df['series1'].

Указать тип графика можно с помощью аргумента kind в функции plot(), который в этом случае получит значение pie. Также поскольку он должен быть идеально круглым, обязательно задать figsize. Получится следующая диаграмма.

import pandas as pd
data = {'series1': [1,3,4,3,5],
        'series2': [2,4,5,2,4],
        'series3': [3,2,3,1,3]}
df = pd. DataFrame(data)
df['series1'].plot(kind='pie', figsize=(6,6))
plt.show()

Плоттер

точек — (соединение линий/точек)

Поиск инструмента

Найдите инструмент в dCode по ключевым словам:

Просмотрите полный список инструментов dCode

Плоттер точек

Инструмент/плоттер для рисования точек (точечной диаграммы или кривой) на графике или 2D-плоскости (и соединения точек при необходимости) по их координатам.

Результаты

Плоттер точек — dCode

Теги: Функции, Теория графов

Поделиться

dCode и другие

dCode бесплатен, а его инструменты являются ценным подспорьем в играх, математике, геокэшинге, головоломках и задачах, которые нужно решать каждый день!
Предложение? обратная связь? Жук ? идея ? Запись в dCode !

Точки графика с их координатами (x,y)

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда
Размер точки

Режим отображения

Только точки Нарисовать линию между точками

См. также: Функция поиска уравнений — Y-пересечение

Второй график (на том же графике)

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда

Третий участок (на том же графике)

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда

Ответы на вопросы (FAQ)

Как нанести точки (x,y)?

Использовать график с двумерной системой координат, т. е. с горизонтальной осью $ x $ и вертикальной осью $ y $.

Найдите положение каждой координаты точек на каждой оси, расположив значение абсциссы на оси $x$ и значение ординаты на оси $y$.

Положение точки находится на пересечении вертикальной линии, проходящей через абсциссу, и горизонтальной линии, проходящей через ординату.

Пример: Поместите точку с координатами $ (x,y) = (1,2) $, точка находится в горизонтальном положении $ x = 1 $ и вертикальном положении $ y = 2 $

Для представления значений функции (аффинной , полиномиальный, экспоненциальный и т. д.), используйте изображение на странице, посвященной функциям, на dCode.

Как соединить точки?

Проведите линию между каждой найденной точкой и следующей так, чтобы получилась кривая, состоящая из частей.

Полученный путь может представлять рисунок, если порядок точек сохранен.

Как найти функцию, соответствующую точкам?

Существуют методы интерполяции, позволяющие составить уравнение, проходящее через точки. См. интерполяцию Лагранжа или интерполяцию Невилла.

Как нарисовать 2 графика на одном графике?

Используйте вторую таблицу данных для указания координат. Укажите другую легенду, чтобы различать две кривые.

Исходный код

dCode сохраняет за собой право собственности на исходный код Points Plotter. За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (указано Creative Commons/бесплатно), алгоритма «Плоттер очков», апплета или фрагмента (преобразователь, решатель, шифрование/дешифрование, кодирование/декодирование, шифрование/дешифрование, транслятор) или «Плоттер очков». функции (вычисление, преобразование, решение, расшифровка/шифрование, расшифровка/шифрование, декодирование/кодирование, перевод), написанные на любом информационном языке (Python, Java, PHP, C#, Javascript, Matlab и т. д.) и загрузка всех данных, скрипт, или API-доступ для «Points Plotter» не является общедоступным, то же самое для автономного использования на ПК, мобильных устройствах, планшетах, iPhone или в приложениях для Android!
Напоминание: dCode можно использовать бесплатно.

Cite dCode

Копирование и вставка страницы «Points Plotter» или любых ее результатов разрешено, если вы цитируете dCode!
Цитировать как источник (библиографию):
Points Plotter на dCode.fr [онлайн-сайт], получено 19 декабря 2022 г., https://www.dcode.fr/points-plotter

Сводка

• Нанесите точки с их координатами (x,y)
• Как начертить точки (x,y)?
• Как соединить точки?
• Как найти функцию, соответствующую точкам?
• Как нарисовать 2 графика на одном графике?

Аналогичные страницы

• Y-Intercept
• Уравнение СПИСОК ИНСТРУМЕНТОВ DCODE

Поддержка

• Paypal
• Patreon
• Подробнее

 

Форум/Помощь

Ключевые слова

график,график,точка,координата,абсцисса,координата

Ссылки
9000

Плоттер

точек — (соединение линии/точки)

Поиск инструмента

Найдите инструмент в dCode по ключевым словам:

Просмотрите полный список инструментов dCode

Плоттер точек

Инструмент/плоттер для рисования точек (точечной диаграммы или кривой) на графике или 2D-плоскости (и соединения точек при необходимости) по их координатам.

Результаты

Плоттер точек — dCode

Теги: Функции, Теория графов

Поделиться

dCode и многое другое

dCode бесплатен, а его инструменты являются ценным подспорьем в играх, математике, головоломках, геокэшинге решать каждый день!
Предложение? обратная связь? Жук ? идея ? Запись в dCode !

Точки графика с их координатами (x,y)

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда
Размер точки

Режим отображения

Только точки Рисование линии между точками

См. также: Функция поиска уравнений — Y-пересечение

Второй график (на том же графике)

Загрузка…
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда

Третий участок (на том же графике)

Загрузка. ..
(если это сообщение не исчезнет, ​​попробуйте обновить эту страницу)

Легенда

Ответы на вопросы (FAQ)

Как нанести точки (x,y)?

Используйте график с двумерной системой координат, т.е. с горизонтальной осью $x$ и вертикальной осью $y$.

Найдите положение каждой координаты точек на каждой оси, расположив значение абсциссы на оси $x$ и значение ординаты на оси $y$.

Положение точки находится на пересечении вертикальной линии, проходящей через абсциссу, и горизонтальной линии, проходящей через ординату.

Пример: Поместите точку с координатами $ (x,y) = (1,2) $, точка находится в горизонтальном положении $ x = 1 $ и вертикальном положении $ y = 2 $

Для представления значений функции (аффинной, полиномиальной, экспоненциальной и т. д.), используйте изображение на специальной странице функции в dCode.

Как соединить точки?

Проведите линию между каждой найденной точкой и следующей так, чтобы получилась кривая, состоящая из частей.

Полученный путь может представлять рисунок, если порядок точек сохранен.

Как найти функцию, соответствующую точкам?

Существуют методы интерполяции, позволяющие составить уравнение, проходящее через точки. См. интерполяцию Лагранжа или интерполяцию Невилла.

Как нарисовать 2 графика на одном графике?

Используйте вторую таблицу данных для указания координат. Укажите другую легенду, чтобы различать две кривые.

Исходный код

dCode сохраняет за собой право собственности на исходный код Points Plotter. За исключением явной лицензии с открытым исходным кодом (указано Creative Commons/бесплатно), алгоритма «Плоттер очков», апплета или фрагмента (преобразователь, решатель, шифрование/дешифрование, кодирование/декодирование, шифрование/дешифрование, транслятор) или «Плоттер очков». функции (вычисление, преобразование, решение, расшифровка/шифрование, расшифровка/шифрование, декодирование/кодирование, перевод), написанные на любом информационном языке (Python, Java, PHP, C#, Javascript, Matlab и т.