Am început recent un buletin informativ educațional axat pe cărți. Book Dives este un buletin bi-săptămânal în care pentru fiecare nou număr ne scufundăm într-o carte de non-ficțiune. Veți afla despre lecțiile principale ale cărții și cum să le aplicați în viața reală. Vă puteți abona la el aici.
Care om de știință de date ar trebui să știe cum să creeze vizualizări de date eficiente. Fără vizualizare, veți fi blocat încercând să concurați numere și să vă imaginați mii de puncte de date în cap!”
Pe lângă asta, este, de asemenea, un instrument crucial pentru a comunica eficient cu stakeholderii de afaceri non-tehnici, care vor înțelege mai ușor rezultatele dvs. cu o imagine, mai degrabă decât doar cu cuvinte.
Majoritatea tutorialelor de vizualizare a datelor de acolo arată aceleași lucruri de bază: diagrame de dispersie, diagrame de linii, diagrame de cutie, diagrame de bare și hărți de căldură. Toate acestea sunt fantastice pentru a obține o perspectivă rapidă și de nivel înalt asupra unui set de date.
Dar ce-ar fi dacă am face un pas mai departe. Un grafic 2D poate arăta doar relațiile dintre o singură pereche de axe x-y; un grafic 3D, pe de altă parte, ne permite să explorăm relațiile a 3 perechi de axe: x-y, x-z și y-z.
În acest articol, vă voi oferi o introducere ușoară în lumea vizualizării datelor 3D folosind Matplotlib. La final, veți putea adăuga reprezentarea grafică 3D la setul dvs. de instrumente Data Science!
Înainte de a intra în subiect, consultați buletinul informativ AI Smart Newsletter pentru a citi cele mai noi și cele mai bune informații despre AI, Machine Learning și Data Science!
Reprezentarea 3D în Matplotlib începe prin activarea setului de instrumente utilitare. Putem activa acest set de instrumente prin importarea bibliotecii mplot3d, care vine cu instalarea standard Matplotlib prin pip. Asigurați-vă doar că versiunea Matplotlib este peste 1.0.
După ce acest submodul este importat, parcelele 3D pot fi create trecând cuvântul cheie projection="3d" la oricare dintre funcțiile obișnuite de creare a axelor din Matplotlib:
Acum că axele noastre sunt create, putem începe să trasăm în 3D. Funcțiile de trasare 3D sunt destul de intuitive: în loc de doar scatter apelăm scatter3D , și în loc să trecem doar datele x și y, trecem peste x, y și z. Toate celelalte setări ale funcției, cum ar fi culoarea și tipul de linie, rămân aceleași ca în cazul funcțiilor de trasare 2D.
Iată un exemplu de trasare a unei linii 3D și a unor puncte 3D.
.