Аналитика данных
October 5, 2023
Как обрабатывать и анализировать данные, имеющие более двух измерений?
Для этого нам понадобится библиотека Python под названием Matplotlib, которая позволяет создавать графику и визуализировать данные.
Установка библиотеки Matplotlib:
Для начала убедимся, что у вас установлена библиотека Matplotlib. Если нет, выполните следующую команду в командной строке:
pip install matplotlib
Пример кода для построения трехмерного графика:
Вот пример кода на Python для построения трехмерного графика на основе данных с тремя переменными:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # Генерируем данные x = np.random.rand(100) # случайные значения для оси x y = np.random.rand(100) # случайные значения для оси y z = x + y + np.random.rand(100) # случайные значения для оси z # Создаем 3D график fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Построение трехмерного графика ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show()
import numpy as np
: Здесь мы импортируем библиотеку NumPy, которая позволяет работать с массивами и математическими функциями в Python.import matplotlib.pyplot as plt
: Мы импортируем модуль pyplot из библиотеки Matplotlib для создания графиков.from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
: Эта строка импортирует функционал для создания трехмерных графиков.- Генерация данных
x
,y
иz
: Мы создаем случайные данные для осейx
,y
иz
с помощью функцииnp.random.rand()
. - Создание 3D графика: Мы создаем объекты
fig
(фигура) иax
(ось) для создания трехмерного графика. ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
: Здесь мы строим трехмерный график, используя scatter plot (точечный график).ax.set_xlabel('X Label')
,ax.set_ylabel('Y Label')
,ax.set_zlabel('Z Label')
: Здесь мы устанавливаем подписи осей.plt.show()
: Эта команда отображает график.
Таким образом, приведенный код позволяет создать трехмерный график для анализа зависимости трех переменных.